Pathogenesis of COVID-19; Acute Auto-inflammatory Disease (Endotheliopathica & Leukocytoclastica COVIDicus)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The pathogenesis of the COVID19 pandemic, that has killed one million nine hundred people and infected more the 90 million until end of 2020, has been studied by many researchers. Here, we try to explain its biological behavior based on our recent autopsy information and review of literature. METHODS: In this study, patients with a positive severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) result were considered eligible for enrollment. Histopathological examinations were done on 13 people who were hospitalized in Afzalipour hospital, Kerman, Iran. Clinical and laboratory data were reviewed. Tissue examination was done by light microscopy, immunohistochemistry and electron microscopy. RESULTS: The most frequent co-morbidity in the patients was cardiovascular disease. The common initial symptoms of COVID-19 infection were dyspnea and cough. In all cases, the number of white blood cells was higher than the normal range. Common histopathological findings were variable degrees of vasculitis as degenerative to necrotic changes of endothelium and trafficking of inflammatory cells in the vessel wall with fibrinoid necrosis. Tissue damage included interstitial acute inflammatory cells reaction with degenerative to necrotic changes of the parenchymal cells. CD34 and Factor VIII immunohistochemistry staining showed endothelial cell degeneration to necrosis at the vessel wall and infiltration by inflammatory cells. Electron microscopic features confirmed the degenerative damages in the endothelial cells. CONCLUSION: Our histopathological studies suggest that the main focus of the viral damage is the endothelial cells (endotheliopathica) in involved organs. Also, our findings suggest that degeneration of leukocytes occurs at the site of inflammation and release of cytokines (leukocytoclastica) resulting in a cytokine storm.
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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 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».