Fecal pH as a marker of stunting among children hospitalized for diarrhea and other non-diarrheal pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fecal pH is a simple, non-invasive diagnostic tool used for initial screening of certain gastrointestinal (GI) diseases. Increased fecal pH indicates reduction of beneficial microbiota in the gut, which has emerged as a key factor contributing to stunting. The purpose of this study was to investigate the association of fecal pH with stunting in hospitalized children. Methods: This cross-sectional study was conducted on 200 children aged 06-24 months getting admitted in icddr,b Dhaka Hospital with diarrhea and Dhaka Shishu Hospital for other non-diarrheal pathologies. Length-for-age Z scores (LAZ) was measured and data on factors affecting linear growth was recorded. Fecal pH was measured on freshly collected stool samples following standard procedure. Multivariate linear regression was performed to explore relationship between fecal pH and LAZ scores. Results: The mean fecal pH of diarrheal and non-diarrheal children was 5.54±0.98 and 5.95±0.76, respectively. After inclusion of factors affecting linear growth into the regression model, a statistically significant inverse association between fecal pH and LAZ scores was observed in non-diarrheal children (p<0.01). However, such association did not apply for diarrheal children. Conclusion: Increased fecal pH in non-diarrheal children was found to have significant association with stunted growth, making fecal pH a possible indirect determinant of childhood stunting. However, no such associations were observed in case of diarrheal children.
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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 | 0,001 | 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 ».