Soluble tumour necrosis factor receptor 1 predicts hospitalization in children and young adults with dengue virus infection in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dengue fever is a common cause of acute febrile illness in the tropics and requires hospitalization for intravenous (IV) fluid therapy in a minority of patients. Predicting which patients will progress to severe disease is challenging. Soluble tumour necrosis factor receptor 1 (sTNFR1) is associated with severe dengue and may have prognostic value. METHODS: Prospective cohort study of outpatients in the Philippines with dengue fever, confirmed by NS1 antigenemia or IgM seropositivity. sTNFR1 was measured at presentation and patients were followed for 14-21 days for hospitalization (primary outcome), duration of stay, IV fluid resuscitation, hemoconcentration, and thrombocytopenia (secondary outcomes). RESULTS: 244 patients (median age 9 years, 40 % female, 26 % uncomplicated dengue, 73 % dengue with warning signs, 0.82 % severe dengue) were included. The median sTNFR1 plasma concentration was 3000pg/mL (IQR 2400-3700) at clinic presentation, decreasing to 1800 (IQR 1600-2100) after recovery. 181 patients (74 %) required hospitalization. Plasma sTNFR1 concentration > 2800 pg/mL, measured at clinic presentation, was associated with subsequent hospitalization (relative risk 1.5, 95 %CI 1.2-1.7, p < 0.0001). Elevated sTNFR1 was also associated with longer duration of stay, IV fluid requirement, hemoconcentration, and thrombocytopenia. sTNFR1 was also associated with a marker of systemic inflammation (procalcitonin), and circulating markers of endothelial activation (Ang2, sTie-2, sVCAM-1, and endoglin). CONCLUSION: Elevated sTNFR1 is predictive of subsequent hospitalization among outpatients with DENV infection. It shows promise as a marker that could guide triage to reduce the large healthcare burden of dengue in resource-constrained settings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».