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Enregistrement W3137789078 · doi:10.21203/rs.3.rs-33772/v1

Inflammation and Endothelial Injury Profiling in COVID-19 Pediatric Multi-system Inflammatory Syndrome

2020· preprint· en· W3137789078 sur OpenAlexafffund
Douglas D. Fraser, Eric K. Patterson, Mark Daley, Gediminas Cepinskas

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesLondon Health Sciences FoundationAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioLawson Health Research Institute
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Profiling (computer programming)InflammationMedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyInternal medicineComputer scienceOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background COVID-19 is associated with a novel multi-system inflammatory syndrome that shares some characteristics with Kawasaki’s Disease. The syndrome manifestation is delayed relative to COVID-19 onset, with a spectrum of clinical severity. Clinical signs may include persistent fever, gastrointestinal symptoms, cardiac inflammation and/or shock. Case Presentation: We measured 59 inflammatory and endothelial injury plasma analytes in an adolescent girl that presented with malaise, fever, cough, strawberry tongue and jaundice. Her COVID-19 status was positive with detection of 2 SARS-CoV-2 viral genes using polymerase chain reaction. She was treated with intravenous immunoglobulin prior to blood draw, but our plasma measurements suggested a unique analyte expression pattern associated with inflammation, endothelial injury and microvascular glycocalyx degradation. Conclusions COVID-19 is associated with a multi-system inflammatory syndrome and a unique inflammatory and endothelial injury signature. Analyte markers of inflammation and endothelium injury might serve as putative biomarkers and/or be investigated further as potential therapeutic targets.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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