SERUM ZINC LEVELS AS A PREDICTOR OF MORTALITY IN UNDER 5 CHILDREN WITH PNEUMONIA
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: 1.To assess the reliability of serum Zinc levels as predictor of mortality in children with Pneumonia; 2. and to compare serum Zinc levels in pneumonia and severe pneumonia. Method: It is a prospective observational study that included all children aged 2 months to 59 months with features of pneumonia or severe pneumonia as per the Revised WHO guidelines 2014 for paediatric pneumonia. Serum Zinc levels were measured in all children included in the study, whereas the PRISM 3 scoring system was applied only to children with Severe disease who were admitted to the PICU. Serum Zinc levels of < 80mcg/dl suggested Zinc deficiency. All children were followed up for the predefined primary outcomes – Discharge/ Death. The association of low serum Zinc levels in severe pneumonia and the accuracy of Serum Zinc levels in predicting mortality was assessed using appropriate statistical methods. Results: Of the 100 children enrolled in the study, 54% were <1 year of age, with a slight male preponderance in incidence of pneumonia. 54% of included children had features suggestive of severe pneumonia at admission. Case fatality rates were 0% in the pneumonia group and 22.4% in the severe pneumonia group. The mean Serum Zinc levels were 82.81 +/- 19.989 mcg/dl in the pneumonia group and 71.98 +/- 26.605 mcg/dl in the severe pneumonia group(p = 0.029). The mean PRISM 3 score was 25.92(SD 3.715) in the mortality group whereas it was 1.56 (SD 7.216) in the discharge group (p = <0.001).There was a strong negative correlation ( r of - 0.708) between Serum Zinc levels and the PRISM 3 score. PRISM 3 had an Area Under Curve (AUC) of 0.993 (95% CI of 0.925 to 1.000) whereas Serum Zinc had AUC of 0.958 (95% CI of 0.870 to 0.993) with a sensitivity of 92.31%, specificity of 91.95%, PPV of 63.2% and NPV of 98.8% in predicting mortality in childhood pneumonia. Conclusion: Serum Zinc levels can be a simple test to predict mortality in children with pneumonia .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».