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Enregistrement W3092237271 · doi:10.1161/atvbaha.120.315175

Platelets Promote Thromboinflammation in SARS-CoV-2 Pneumonia

2020· article· en· W3092237271 sur OpenAlexaff
Francesco Taus, Gian Luca Salvagno, Stefania Canè, Cristiano Fava, Fulvia Mazzaferri, Elena Carrara, Varvara Petrova, Roza Maria Barouni, Francesco Dima, Andrea Dalbeni, Simone Romano, Giovanni Poli, Marco Benati, Simone De Nitto, Giancarlo Mansueto, Manuela Iezzi, Evelina Tacconelli, Giuseppe Lippi, Vincenzo Bronte, Pietro Minuz

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesFondazione Cassa di Risparmio di Verona Vicenza Belluno e AnconaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésPlateletPlatelet activationImmunologyPlatelet factor 4Tissue factorFibrinogenMedicineChemokineInternal medicineCoagulationPneumoniaInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Pulmonary thrombosis is observed in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 pneumonia. Aim was to investigate whether subpopulations of platelets were programmed to procoagulant and inflammatory activities in coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients with pneumonia, without comorbidities predisposing to thromboembolism. Approach and Results: Overall, 37 patients and 28 healthy subjects were studied. Platelet-leukocyte aggregates, platelet-derived microvesicles, the expression of P-selectin, and active fibrinogen receptor on platelets were quantified by flow cytometry. The profile of 45 cytokines, chemokines, and growth factors released by platelets was defined by immunoassay. The contribution of platelets to coagulation factor activity was selectively measured. Numerous platelet-monocyte (mean±SE, 67.9±4.9%, n=17 versus 19.4±3.0%, n=22; P <0.0001) and platelet-granulocyte conjugates (34.2±4.04% versus 8.6±0.7%; P <0.0001) were detected in patients. Resting patient platelets had similar levels of P-selectin (10.9±2.6%, n=12) to collagen-activated control platelets (8.7±1.5%), which was not further increased by collagen activation on patient platelets (12.4±2.5%, P =nonsignificant). The agonist-stimulated expression of the active fibrinogen receptor was reduced by 60% in patients ( P <0.0001 versus controls). Cytokines (IL [interleukin]-1α, IL-1β, IL-1RA, IL-4, IL-10, IL-13, IL, 17, IL-27, IFN [interferon]-α, and IFN-γ), chemokines (MCP-1/CCL2 [monocyte chemoattractant protein 1]), and growth factors (VEGF [vascular endothelial growth factor]-A/D) were released in significantly larger amounts upon stimulation of COVID-19 platelets. Platelets contributed to increased fibrinogen, VWF (von Willebrand factor), and factor XII in COVID-19 patients. Patients (28.5±0.7 s, n=32), unlike controls (31.6±0.5 s, n=28; P <0.001), showed accelerated factor XII–dependent coagulation. Conclusions: Platelets in COVID-19 pneumonia are primed to spread proinflammatory and procoagulant activities in systemic circulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations176
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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