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Enregistrement W2160971472 · doi:10.1093/infdis/jiv015

Effect of Immunosuppression on T-Helper 2 and B-Cell Responses to Influenza Vaccination

2015· article· en· W2160971472 sur OpenAlexafffund
Adrian Egli, Atul Humar, Lukas A. Widmer, Luiz F. Lisboa, Deanna M. Santer, Nicolas J. Mueller, Joerg Stelling, Aliyah Baluch, Daire O’Shea, Michael Houghton, Deepali Kumar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversität BaselUniversity of AlbertaCanadian Society of TransplantationAlberta InnovatesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSeroconversionImmunologyVaccinationCD86MedicineImmunosuppressionImmunogenicityT cellPeripheral blood mononuclear cellAntigenInfluenza vaccineVirologyImmune systemBiologyVirusIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Influenza vaccine immunogenicity is suboptimal in immunocompromised patients. However, there are limited data on the interplay of T- and B- cell responses to vaccination with simultaneous immunosuppression. METHODS: We collected peripheral blood mononuclear cells from transplant recipients before and 1 month after seasonal influenza vaccination. Before and after vaccination, H1N1-specific T- and B-cell activation were quantified with flow cytometry. We also developed a mathematical model using T- and B-cell markers and mycophenolate mofetil (MMF) dosage. RESULTS: In the 47 patients analyzed, seroconversion to H1N1 antigen was demonstrated in 34%. H1N1-specific interleukin 4 (IL-4)-producing CD4(+) T-cell frequencies increased significantly after vaccination in 53% of patients. Prevaccine expression of H1N1-induced HLA-DR and CD86 on B cells was high in patients who seroconverted. Seroconversion against H1N1 was strongly associated with HLA-DR expression on B cells, which was dependent on the increase between prevaccine and postvaccine H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells (R(2) = 0.35). High doses of MMF (≥ 2 g/d) led to lower seroconversion rates, smaller increase in H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells, and reduced HLA-DR expression on B cells. The mathematical model incorporating a MMF-inhibited positive feedback loop between H1N1-specific IL-4(+)CD4(+) T cells and HLA-DR expression on B cells captured seroconversion with high specificity. CONCLUSIONS: Seroconversion is associated with influenza-specific T-helper 2 and B-cell activation and seems to be modulated by MMF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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