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Enregistrement W3085046828 · doi:10.1161/circresaha.120.317703

Platelets Can Associate With SARS-CoV-2 RNA and Are Hyperactivated in COVID-19

2020· article· en· W3085046828 sur OpenAlexafffund
Younes Zaid, Florian Puhm, Isabelle Allaeys, Abdallah Naya, Mounia Oudghiri, Loubna Khalki, Youness Limami, Nabil Zaïd, Khalid Sadki, Rafiqua Ben El Haj, Wissal Mahir, Lamiae Belayachi, Bouchra Belefquih, A. Benouda, Amine Cheikh, Marc‐André Langlois, Yahia Cherrah, Louis Flamand, Fadila Guessous, Éric Boilard

Notice bibliographique

RevueCirculation Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversité Laval
Mots-clésPlateletMedicineThrombosisPlatelet activationImmunologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)CoronavirusCytokineInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale: In addition to the overwhelming lung inflammation that prevails in coronavirus disease 2019 (COVID-19), hypercoagulation and thrombosis contribute to the lethality of subjects infected with severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. Platelets are chiefly implicated in thrombosis. Moreover, they can interact with viruses and are an important source of inflammatory mediators. While a lower platelet count is associated with severity and mortality, little is known about platelet function during COVID-19. Objective: To evaluate the contribution of platelets to inflammation and thrombosis in patients with COVID-19. Methods and Results: Blood was collected from 115 consecutive patients with COVID-19 presenting nonsevere (n=71) and severe (n=44) respiratory symptoms. We document the presence of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 RNA associated with platelets of patients with COVID-19. Exhaustive assessment of cytokines in plasma and in platelets revealed the modulation of platelet-associated cytokine levels in both patients with nonsevere and severe COVID-19, pointing to a direct contribution of platelets to the plasmatic cytokine load. Moreover, we demonstrate that platelets release their alpha- and dense-granule contents in both nonsevere and severe forms of COVID-19. In comparison to concentrations measured in healthy volunteers, phosphatidylserine-exposing platelet extracellular vesicles were increased in nonsevere, but not in severe cases of COVID-19. Levels of D-dimers, a marker of thrombosis, failed to correlate with any measured indicators of platelet activation. Functionally, platelets were hyperactivated in COVID-19 subjects presenting nonsevere and severe symptoms, with aggregation occurring at suboptimal thrombin concentrations. Furthermore, platelets adhered more efficiently onto collagen-coated surfaces under flow conditions. Conclusions: Taken together, the data suggest that platelets are at the frontline of COVID-19 pathogenesis, as they release various sets of molecules through the different stages of the disease. Platelets may thus have the potential to contribute to the overwhelming thrombo-inflammation in COVID-19, and the inhibition of pathways related to platelet activation may improve the outcomes during COVID-19.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations506
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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