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Enregistrement W2891555810 · doi:10.1093/infdis/jiy535

Cytokine Profiles and Severity of Influenza Infection in Transplant Recipients

2018· article· en· W2891555810 sur OpenAlexafffund
Arnaud G. L’Huillier, Victor H. Ferreira, Cédric Hirzel, Elisa Cordero, Ajit P. Limaye, Gail Reid, Janet A. Englund, Emily A. Blumberg, Deepali Kumar, Atul Humar

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUniversity of TorontoUniversiteit LeidenUniversity of AlbertaNational Science FoundationUniversity of WashingtonSeattle Children's Research InstituteUniversity of PennsylvaniaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGilead SciencesSanofiGenentechUniversity of PittsburghPfizerCincinnati Children's Hospital Medical Center
Mots-clésImmunologyPneumoniaMedicineIntensive care unitImmune systemViral loadCytokineTransplantationInternal medicineVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Influenza is responsible for significant morbidity after transplantation. We evaluated T-helper 1/T-helper 2 (Th2) cytokines and interleukin (IL) 10 levels during influenza infection in the posttransplant setting. Serum samples from 277 transplant recipients were analyzed at influenza diagnosis and 28 days later for interferon gamma (IFN-γ), IL-4, IL-13, and IL-10. IL-13 levels were associated with protection against pneumonia and intensive care unit (ICU) admission, whereas the IFN-γ/IL-13 ratio and IL-10 levels were associated with an increased risk of pneumonia and ICU admission. This association was independent of viral load. A skewing of immune responses toward Th2 in transplant patients appears to confer protection from severe influenza infection, independent of viral load.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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