Maternal and neonatal IgG against Klebsiella pneumoniae are associated with lower risk of neonatal sepsis: A case-control study of hospitalized neonates in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is the leading postnatal cause of neonatal mortality worldwide. Globally Klebsiella pneumoniae is the leading cause of sepsis in hospitalized neonates. This study reports the development and evaluation of an ELISA for anti-Klebsiella IgG using dried blood spot (DBS) samples and evaluates the association of anti-Klebsiella IgG (anti-Kleb IgG) antibodies in maternal and neonatal samples with the risk of neonatal sepsis. Neonates and their mothers were enrolled at 0-96 hours of life in the neonatal unit of a tertiary referral hospital in Gaborone, Botswana and followed until death or discharge to assess for episodes of blood culture-confirmed neonatal sepsis. Neonates with sepsis had significantly lower levels of Kleb-IgG compared to neonates who did not develop sepsis (Mann-Whitney U, p = 0.012). Similarly, samples from mothers of neonates who developed sepsis tended to have less Kleb-IgG compared to mothers of controls. The inverse correlation between Kleb-IgG levels and all-cause bacteremia suggests that maternal Kleb-IgG may be protective through cross-reactivity with common bacterial epitopes. These data support the continued use of immunoglobulin assays using DBS samples to explore the role of passive immunity on neonatal sepsis risk and reaffirm the critical need for research supporting the development of maternal vaccines for neonatal sepsis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».