Passive Immunity Should and Will Work for COVID-19 for Some Patients
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of effective antiviral chemotherapy and still in the context of emerging vaccines for severe acute respiratory syndrome-CoV-2 infections, passive immunotherapy remains a key treatment and possible prevention strategy. What might initially be conceived as a simplified donor-recipient process, the intricacies of donor plasma, IV immunoglobulins, and monoclonal antibody modality applications are becoming more apparent. Key targets of such treatment have largely focused on virus neutralization and the specific viral components of the attachment Spike protein and its constituents (e.g., receptor binding domain, N-terminal domain). The cumulative laboratory and clinical experience suggests that beneficial protective and treatment outcomes are possible. Both a dose- and a time-dependency emerge. Lesser understood are the concepts of bioavailability and distribution. Apart from direct antigen binding from protective immunoglobulins, antibody effector functions have potential roles in outcome. In attempting to mimic the natural but variable response to infection or vaccination, a strong functional polyclonal approach attracts the potential benefits of attacking antigen diversity, high antibody avidity, antibody persistence, and protection against escape viral mutation. The availability and ease of administration for any passive immunotherapy product must be considered in the current climate of need. There is never a perfect product, but yet there is considerable room for improving patient outcomes. Given the variability of human genetics, immunity, and disease, and given the nuances of the virus and its potential for change, passive immunotherapy can be developed that will be effective for some but not all patients. An understanding of such patient variability and limitations is just as important as the understanding of the direct interactions between immunotherapy and virus.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 ».