Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Modern pediatrics Uk...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Prediction of recurrent course of respiratory infections in premature infants

Prediction of recurrent course of respiratory infections in premature infants

Abstract

Проблема профилактики частых респираторных заболеваний у детей остается актуальной. Среди недоношенных новорожденных наиболее уязвимую группу составляют дети с очень низкой и эстремально низкой массой тела при рождении. Поэтому разработка клинической прогностической модели развития респираторных рекуррентных инфекций у преждевременно родившихся детей может стать основой для создания профилактической программы раннего вмешательства. Цель - определить клинико-генетические детерминанты развития рекуррентных респираторных инфекций у детей, родившихся с массой тела <1500 г; разработать алгоритм раннего прогнозирования неблагоприятных последствий. Материалы и методы. Проведено когортное проспективное исследование, в которое включены 155 детей с очень низкой и экстремально низкой массой тела. Прогнозирование развития рекуррентных респираторных заболеваний выполнено с помощью простого и пошагового множественного логистического регрессионного анализа. Генетические методы включали в себя исследование полиморфизма генов GSTP1, GSTT1, GSTM1, ACE, AGT2R1 и eNOS. Результаты. Важными предикторами повышенной заболеваемости обследованных детей при простом логистическом регрессионном анализе оказались: масса тела в 12 месяцев <10 перцентиль, перенесенный рахит на первом году жизни и искусственное вскармливание при выписке из неонатального стационара. Исследование не выявило влияния полиморфизма генов семейства глютатион-S-трансфераз и генов ренин-ангиотензиновой системы на развитие рекуррентных респираторных инфекций у детей, родившихся с массой тела <1500 г. Выводы. Разработанная модель прогнозирования рекуррентного течения респираторных инфекций у детей, родившихся с массой тела <1500 г, имеет высокую специфичность (95,35%) и умеренную чувствительность (76,90%), что свидетельствует о возможности ее применения для персонализированного подхода к профилактике неблагоприятных последствий. Исследование выполнено в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Протокол исследования одобрен Локальным этическим комитетом участвующего учреждения. На проведение исследований получено информированное согласие родителей детей. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The problem of prevention of frequent respiratory diseases for children remains relevant. Among premature infants, the most vulnerable group are children with very low and extremely low birth weight. Therefore, the development of a clinical prognostic model for the development of respiratory recurrent infections in premature infants may be the basis for creating a preventive program of early intervention. Purpose - to determine the clinical and genetic determinants of the development of recurrent respiratory infections for children born with a body weight less than 1500 g and to develop an algorithm for early prediction of adverse effects. Materials and methods. A cohort prospective study was conducted, which involved 155 children with very low and extremely low body weight. Prediction of the development of recurrent respiratory diseases was performed using simple and step-by-step multiple logistic regression analysis. Genetic methods included polymorphism studies of the GSTP1, GSTT1, GSTM1, ACE, AGT2R1 and eNOS genes. Results. Important predictors of increased morbidity of the examined children in a simple logistic regression analysis were: body weight at 12 months <10 percentile, rickets in the first year of life and artificial feeding at discharge from the neonatal hospital. The study showed no effect of genes polymorphism of the glutathione-S-transferase family and genes of the renin-angiotensin system on the development of recurrent respiratory infections in children with born weight less than 1500 g. Conclusions. The developed model for predicting the recurrent course of respiratory infections for children born with a body weight less than 1500 g has a high specificity (95.35%) and moderate sensitivity (76.90%), which indicates the possibility of its use for a personalized approach to prevention adverse effects. The research was carried out in accordance with the principles of the Helsinki Declaration. The study protocol was approved by the Local Ethics Committee of the participating institution. The informed consent of the patient was obtained for conducting the studies. No conflict of interests was declared by the authors.

Проблема профілактики частих респіраторних захворювань у дітей залишається актуальною. Серед недоношених новонароджених найбільш уразливу групу становлять діти з дуже малою та надзвичайно малою масою тіла при народженні. Тому розроблення клінічної прогностичної моделі розвитку респіраторних рекурентних інфекцій у передчасно народжених дітей може стати підґрунтям для створення профілактичної програми раннього втручання. Мета - визначити клініко-генетичні детермінанти розвитку рекурентних респіраторних інфекцій у дітей, які народилися з масою тіла <1500 г; розробити алгоритм раннього прогнозування несприятливих наслідків. Матеріали та методи. Проведено когортне проспективне дослідження, до якого залучено 155 дітей з дуже малою та надзвичайно малою масою тіла. Прогнозування розвитку рекурентних респіраторних захворювань виконано за допомогою простого та покрокового множинного логістичного регресійного аналізу. Генетичні методи включали дослідження поліморфізму генів GSTP1, GSTT1, GSTM1, ACE, AGT2R1 та eNOS. Результати. Важливими предикторами підвищеної захворюваності обстежених дітей при простому логістичному регресійному аналізі виявилися: маса тіла у 12 місяців <10 перцентиль, перенесений рахіт на першому році життя та штучне вигодовування на момент виписки з неонатального стаціонару. Дослідження не виявило впливу поліморфізму генів сімейства глютатіон-S-трансфераз та генів ренін-ангіотензинової системи на розвиток рекурентних респіраторних інфекцій у дітей, які народилися з масою тіла <1500 г. Висновки. Розроблена модель прогнозування рекурентного перебігу респіраторних інфекцій в дітей, які народилися з масою тіла <1500 г, має високу специфічність (95,35%) і помірну чутливість (76,90%), що свідчить про можливість її застосування для персоналізованого підходу до профілактики несприятливих наслідків. Дослідження виконано відповідно до принципів Гельсінської декларації. Протокол дослідження ухвалено Локальним етичним комітетом зазначеної в роботі установи. На проведення досліджень отримано інформовану згоду батьків дітей. Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів.

Related Organizations
Keywords

передчасно народжені діти, прогнозирование, прогнозування, рекурентні респіраторні інфекції, premature infants, prediction, рекуррентные респираторные инфекции, преждевременно рожденные дети, recurrent respiratory infections

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold
Related to Research communities