Systematic screening for primary immunodeficiencies in patients hospitalized for severe infection in pediatric intensive care unit
Notice bibliographique
Résumé
Over 500 primary immunodeficiency diseases (PID) have been described, but immunological assessment after a severe infection is not routine. We aimed to evaluate the feasibility of a PID screening protocol and calculate PID prevalence in children admitted for severe infection in a pediatric intensive care unit (PICU). This monocentric retrospective study evaluated the feasibility of a PID monitoring protocol after severe infection in children aged 1 month to 16 years-old hospitalized in the Montpellier University Hospital from January 2018 to December 2020. Follow-up consultations at 3 and 12 months included the three main PID screening scores, comprehensive immunological and genetic screenings. Among 1125 children admitted to the PICU, 46 had severe infections and caused by bacterial (48%), viral (39%) or fungal (2%) pathogens. Before infection, none had completed any screening score recommended by dedicated societies (Jeffrey Modell Foundation, German Patients' Organization for Primary Immunodeficiencies, French Reference Center for Hereditary Immunodeficiencies). At 3 months, three patients had a PID diagnosis (6.5% prevalence, 95% CI 1.4-17.9). These were associated with a deletion of chromosomal region 22q11.21 (DiGeorge syndrome), ELANE mutation (Elastase deficiency or Severe Congenital Neutropenia 1), and C5 deficiency Forty children (87%) presented immunological anomalies without a formal PID diagnosis. These persisted in only 4/17 children tested at 12 months. The most frequent abnormalities were low NK lymphocytes (41.18%), and abnormal B lymphocyte population distribution (25%). The observed PID prevalence post-severe infection matches previous reports, even with a high rate of viral infections, often overlooked. Systematic PID investigation after severe infection, regardless of the pathogen, should be implemented to improve early detection and treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».