Severe Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is Associated With Elevated Serum Immunoglobulin (Ig) A and Antiphospholipid IgA Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) frequently entails complications that bear similarities to autoimmune diseases. To date, there are little data on possible immunoglobulin (Ig) A-mediated autoimmune responses. Here, we aim to determine whether COVID-19 is associated with a vigorous total IgA response and whether IgA antibodies are associated with complications of severe illness. Since thrombotic events are frequent in severe COVID-19 and resemble hypercoagulation of antiphospholipid syndrome, our approach focused on antiphospholipid antibodies (aPL). METHODS: In this retrospective cohort study, clinical data and aPL from 64 patients with COVID-19 were compared from 3 independent tertiary hospitals (1 in Liechtenstein, 2 in Switzerland). Samples were collected from 9 April to 1 May 2020. RESULTS: Clinical records of 64 patients with COVID-19 were reviewed and divided into a cohort with mild illness (mCOVID; 41%), a discovery cohort with severe illness (sdCOVID; 22%) and a confirmation cohort with severe illness (scCOVID; 38%). Total IgA, IgG, and aPL were measured with clinical diagnostic kits. Severe illness was significantly associated with increased total IgA (sdCOVID, P = .01; scCOVID, P < .001), but not total IgG. Among aPL, both cohorts with severe illness significantly correlated with elevated anticardiolipin IgA (sdCOVID and scCOVID, P < .001), anticardiolipin IgM (sdCOVID, P = .003; scCOVID, P< .001), and anti-beta 2 glycoprotein-1 IgA (sdCOVID and scCOVID, P< .001). Systemic lupus erythematosus was excluded from all patients as a potential confounder. CONCLUSIONS: Higher total IgA and IgA-aPL were consistently associated with severe illness. These novel data strongly suggest that a vigorous antiviral IgA response, possibly triggered in the bronchial mucosa, induces systemic autoimmunity.
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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 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».