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Enregistrement W2789765363 · doi:10.1371/journal.pone.0191830

Innate immune responses following Kawasaki disease and toxic shock syndrome

2018· article· en· W2789765363 sur OpenAlexaff
Katherine Chen, Nicole L. Messina, Susie Germano, Rhian Bonnici, Bridget Freyne, Michael Cheung, Greta Goldsmith, Tobias R. Kollmann, Michael Levin, David Burgner, Nigel Curtis

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilChildren’s Hospital of Wisconsin Research InstituteMedical Research CouncilAustralian GovernmentMurdoch Children's Research InstituteUniversity of Melbourne
Mots-clésInnate immune systemImmune systemImmunologyLipopolysaccharideCytokineKawasaki diseaseTumor necrosis factor alphaMedicineReceptor antagonistToxic shock syndromeInflammasomeReceptorInternal medicineBiologyInflammationAntagonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pathogenesis of Kawasaki disease (KD) remains unknown and there is accumulating evidence for the importance of the innate immune system in initiating and mediating the host inflammatory response. We compared innate immune responses in KD and toxic shock syndrome (TSS) participants more than two years after their acute illness with control participants to investigate differences in their immune phenotype. Toxic shock syndrome shares many clinical features with KD; by including both disease groups we endeavoured to explore changes in innate immune responses following acute inflammatory illnesses more broadly. We measured the in vitro production of interferon (IFN)-γ, tumour necrosis factor (TNF)-α, interleukin (IL)-1β, IL-6, IL-1 receptor antagonist (IL-1ra), and IL-10 following whole blood stimulation with toll-like receptor and inflammasome ligands in 52 KD, 20 TSS, and 53 control participants in a case-control study. Analyses were adjusted for age, sex, and unstimulated cytokine concentrations. Compared to controls, KD participants have reduced IL-1ra production in response to stimulation with double stranded RNA (geometric mean ratio (GMR) 0.37, 95% CI 0.15, 0.89, p = 0.03) and increased IL-6 production in response to incubation with Lyovec™ (GMR 5.48, 95% CI 1.77, 16.98, p = 0.004). Compared to controls, TSS participants have increased IFN-γ production in response to peptidoglycan (GMR 4.07, 95% CI 1.82, 9.11, p = 0.001), increased IL-1β production to lipopolysaccharide (GMR 1.64, 95% CI 1.13, 2.38, p = 0.01) and peptidoglycan (GMR 1.61, 95% CI 1.11, 2.33, p = 0.01), and increased IL-6 production to peptidoglycan (GMR 1.45, 95% CI 1.10, 1.92, p = 0.01). Years following the acute illness, individuals with previous KD or TSS exhibit a pro-inflammatory innate immune phenotype suggesting a possible underlying immunological susceptibility or innate immune memory.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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