Correlation of fecal calprotectin levels with the detection of treatable enteric pathogens in children with severe acute diarrheal disease in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Diarrheal disease is a leading cause of death among young children globally. Current guidelines recommend supportive treatment of acute diarrhea and using antimicrobials only with presence of blood in the stool. Select enteric pathogens, including Shigella, commonly cause disease in high-burden settings; targeted treatment of these pathogens could decrease morbidity and mortality. In settings with limited access to microbiological testing, practical diagnostics are needed to differentiate treatable causes of pediatric diarrhea. Evolving evidence suggests fecal calprotectin (fCal) could help differentiate viral and bacterial gastroenteritis. This study describes a post hoc analysis of stool samples prospectively collected from children hospitalized with severe acute diarrheal disease in Botswana. Specimens were characterized using multiplex PCR panels for selected enteropathogens and assayed for fCal. Stool samples from 312 participants were tested. Samples positive for Shigella had significantly higher fCal than samples positive for rotavirus. Stools that were negative for all assayed pathogens had higher fCal values than expected using standard normative values for healthy children in higher-income settings. Given the prevalence of Shigella and rotavirus infections in young children globally, fCal may be a useful aid to identify children with acute diarrhea for whom antimicrobials could provide benefit and potentially reduce growth failure and mortality.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».