Cytokine profile in plasma of severe COVID-19 does not differ from ARDS and sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Elevated levels of inflammatory cytokines have been associated with poor outcomes among COVID-19 patients. It is unknown, however, how these levels compare to those observed in critically ill patients with ARDS or sepsis due to other causes. Objectives: To directly compare plasma levels of inflammatory cytokines, with a focus on 6 cytokines associated with cytokine storm (IL-1b, IL-1RA, IL-6, IL-8, IL-18, and TNFα), between hospitalized COVID-19 patients and banked plasma samples from ARDS and sepsis patients from prior to the COVID-19 pandemic. Findings: 15 hospitalized COVID-19 patients, 9 of whom were critically ill, were compared to 28 critically ill patients with ARDS or sepsis. There were no statistically significant differences in baseline levels of IL-1b, IL-1RA, IL-6, IL-8, IL-18, and TNFα between patients with severe COVID-19 and critically ill controls with ARDS or sepsis. Conclusions: Levels of inflammatory cytokines IL-1b, IL-1RA, IL-6, IL-8, IL-18, and TNFα were not higher in critically ill COVID-19 patients than in critically ill patients admitted with ARDS or sepsis due to other causes in this small cohort. Broad use of immunosuppressive therapies in ARDS has failed in numerous Phase 3 studies; use of these therapies in unselected patients with COVID-19 is likely unwarranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».