Cytokine Storm in COVID-19—Immunopathological Mechanisms, Clinical Considerations, and Therapeutic Approaches: The REPROGRAM Consortium Position Paper
Notice bibliographique
Résumé
Cytokine storm is an acute hyperinflammatory response that may be responsible for critical illness in many conditions including viral infections, cancer, sepsis, and multi-organ failure. The phenomenon has been implicated in critically ill patients infected with SARS-CoV-2, the novel coronavirus implicated in COVID-19. Critically ill COVID-19 patients experiencing cytokine storm are believed to have a worse prognosis and increased fatality rate. In SARS-CoV-2 infected patients, cytokine storm appears important to the pathogenesis of several severe manifestations of COVID-19: acute respiratory distress syndrome, thromboembolic diseases such as acute ischemic strokes caused by large vessel occlusion and myocardial infarction, encephalitis, acute kidney injury, and vasculitis (Kawasaki-like syndrome in children and renal vasculitis in adult). Understanding the pathogenesis of cytokine storm will help unravel not only risk factors for the condition but also therapeutic strategies to modulate the immune response and deliver improved outcomes in COVID-19 patients at high risk for severe disease. In this article, we present an overview of the cytokine storm and its implications in COVID-19 settings and identify potential pathways or biomarkers that could be targeted for therapy. Leveraging expert opinion, emerging evidence, and a case-based approach, this position paper provides critical insights on cytokine storm from both a prognostic and therapeutic standpoint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».