Plasma lipopolysaccharide levels predict mortality in acutely ill children in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Childhood mortality remains high in low-resource settings, where environmental enteric dysfunction (EED) is prevalent. Peripheral blood bacterial lipopolysaccharides (LPS) are potential biomarkers of intestinal microbial translocation and inflammation; however, the effects of LPS translocation on mortality in this context remains unexplored. We investigate the association between plasma LPS and mortality among 638 acutely ill hospitalised children and compare them to 251 well community peers in a nested case-cohort (NCC) conducted between November 2016 and January 2019 across 9 sites in 6 countries in sub-Saharan Africa and South Asia. Higher levels of plasma LPS and inflammatory biomarkers (fecal calprotectin, plasma myeloperoxidase, and CD14) are associated with elevated 90-day mortality, and those associations are independent of wasting status. Non-survivors with high plasma LPS exhibit elevated gram-negative enteric microbiota, increased fecal biomarkers of EED, systemic inflammatory proteins, and differentially expressed proteins linked to the Insulin-like growth factor (IGF) nutritional axis, Interleukin-1 and collagen regeneration. Cellular interaction network models deconvoluted from a single-cell transcriptomic dataset enable an exploratory investigation of systemic immune responses and epithelial-immune cells crosstalk active in pathways leading to mortality. This knowledge can guide the identification of potential therapeutic signaling pathways in settings with high EED and malnutrition.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».