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Enregistrement W4414515532 · doi:10.3390/ncrna11050071

microRNA Biomarkers in Paediatric Infection Diagnostics—Bridging the Gap Between Evidence and Clinical Application: A Scoping Review

2025· review· en· W4414515532 sur OpenAlexfundno aff
Oenone Rodgers, Thomas Waterfield

Notice bibliographique

RevueNon-Coding RNA · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésmicroRNAMEDLINEBiomarkerTranslation (biology)Precision medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Distinguishing between bacterial and viral infections in children remains a significant challenge for clinicians. Traditional biomarkers have limited utility, often leading to antibiotic overprescription due to clinician uncertainty. With rising antimicrobial resistance, novel biomarkers are needed to improve diagnosis. This scoping review examines current host miRNA biomarkers for acute bacterial and viral infections in children (0-18), focusing on study methods, diagnostic metrics, and research gaps to support clinical translation. RESULTS: Of the 1147 articles identified, 36 studies were included. Notably, 72.2% of the studies originated from Asia, and the distribution across the paediatric age groups was relatively even. A total of 17 miRNAs were validated in at least two independent studies. Three miRNAs, hsa-miR-182-5p, hsa-miR-363-3p, and hsa-miR-206, were consistently associated with bacterial infection in children. Meanwhile, nine miRNAs were associated with viral infections: hsa-miR-155, hsa-miR-29a-3p, hsa-miR-155-5p, hsa-miR-150-5p, hsa-miR-140-3p, hsa-miR-142-3p, hsa-miR-149-3p, hsa-miR-210-3p, and hsa-miR-34a-5p. Across the 12 studies reporting diagnostic accuracy metrics, miRNA biomarkers exhibited a sensitivity ranging from 70% to 100%, and a specificity ranging from 72% to 100%. The area under the curve across the studies demonstrated a range from 0.62 to 0.99. CONCLUSIONS: This scoping review highlights the potential of miRNA targets for diagnosing paediatric infections when studied rigorously. However, clinical translation is limited by poor adherence to STARD guidelines, lack of robust diagnostic metrics, and study heterogeneity. Many studies were set up with a case-control design, a design that, while highlighting differences, is more likely to identify non-specific biomarkers rather than those that are useful for novel clinical diagnostics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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