Development of disease-specific growth curves from Kenyan children with sickle cell anemia
Notice bibliographique
Résumé
• The lack of appropriate reference growth curves for children in Africa living with SCA impedes assessment of the effect of therapy on growth. • Our new growth curves, based on a Kenyan cohort with SCA, will provide useful disease-specific references for clinicians and researchers. Sickle cell anemia (SCA) is a life-threatening hemoglobinopathy with worldwide distribution. Featuring multiple acute and chronic complications, SCA is also associated with growth impairment. A lack of appropriate reference data on height, weight, and body mass index (BMI) impedes assessment of the effect of therapies on growth in African children with SCA. The World Health Organization (WHO) growth curves are derived from healthy populations. We analyzed 6095 height and weight paired measurements (2875 in females, 3220 in males; median, 5 measurements/child) from 864 children with SCA, aged 6 months to 19 years, in Kilifi, Kenya. The growth percentile trajectories showed substantial delays when compared with the WHO curves. The female deficits in median height were 7 cm at age 5 years, 11 cm at 10 years, and 13 cm at age 15 years. Male height deficits were 6 cm at 5 years, 10 cm at 10 years, and 21 cm at 15 years. Median weight deficits were 3.4 kg at 5 years and 9.1 kg at 10 years for females, and 3.0 kg at 5 years and 7.7 kg at 10 years for males. The median BMI was lower by 5 kg/m 2 at 15 years for both females and males. These newly developed Kilifi SCA growth curves provide useful disease-specific references for clinicians and researchers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».