Does inflammation link stress to poor COVID‐19 outcome?
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues to ravage communities across the world. Despite its primary effect on the respiratory system, the virus does not solely impact those with underlying lung conditions as initially predicted. Indeed, prognosis is worsened (often fatal) in patients with pre-existing hyperinflammatory responses (e.g., hypertension, obesity and diabetes), yet the mechanisms by which this occurs are unknown. A number of psychological conditions are associated with inflammation, suggesting that these may also be significant risk factors for negative outcomes of COVID-19. In this review, we evaluate preclinical and clinical literature suggesting that chronic stress-induced hyperinflammation interacts synergistically with COVID-19-related inflammation, contributing to a potentially fatal cytokine storm syndrome. In particular, we hypothesize that both chronic stress and COVID-19-related hyperinflammation are a product of glucocorticoid insufficiency. We discuss the devastating effects of SARS-CoV-2 on structural and functional aspects of the biological stress response and how these induce exaggerated inflammatory responses, particularly interleukin (IL)-6 hypersecretion. We postulate that chronic stress should be considered a significant risk factor for adverse COVID-19-related health outcomes, given overlapping peripheral and central immune dysregulation in both conditions. We conclude by discussing how people with a history of chronic stress could mitigate their risk for COVID-19 complications, identifying specific strategies that can be implemented during self-isolation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».