Association between lymphocyte subsets and cytomegalovirus infection status among patients with systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine the association between different lymphocyte subsets and cytomegalovirus (CMV) infection status in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). We performed a retrospective study among SLE patients with CMV infection and collected patient socio-demographic and clinical characteristics, as well as their recorded circulating lymphocyte subsets. Univariate and multivariable logistic regression analyses examined the relationship between CMV infection status and lymphocyte subset counts. We included 125 hospitalized patients with SLE, consisting of 88 with documented CMV infection and 37 without any evidence of CMV or other infections. Among the 88 CMV-infected patients, 65 (73.8%) patients developed CMV disease and 23 (26.2%) presented as CMV viremia. Compared to uninfected patients (1520 ± 101 cells/μL), lymphocytes remained stable among those with CMV viremia (1305 ± 272 cells/μL, P = .995). However, compared to their uninfected counterparts, there was a marked decrease in lymphocytes among patients with CMV disease (680 ± 513 cells/μL, P < .001). Analysis of lymphocyte subsets via flow cytometry showed that CD4+ T cell, CD8+ T cell, and natural killer cell counts were lower among those with CMV disease compared to those with CMV viremia and those without infection. Further, multivariable analysis showed that total lymphocyte (odds ratio [OR] 0.999, 95% confidence interval [CI] 0.998-1.000, P = .007) and CD4+ T cell counts (OR 0.99, 95% CI 0.992-0.998, P = .003) were negatively associated with CMV disease. Our findings support a potential inverse relationship between lymphopenia, specifically CD4+ T-cell lymphopenia, and CMV disease among hospitalized SLE patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».