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Enregistrement W3174898664 · doi:10.3389/fimmu.2021.621440

Immune Dysregulation and the Increased Risk of Complications and Mortality Following Respiratory Tract Infections in Adults With Down Syndrome

2021· review· en· W3174898664 sur OpenAlexaff
Tomer Illouz, Arya Biragyn, M. Florencia Iulita, Lisi Flores Aguilar, Mara Dierssen, Ilario De Toma, Stylianos E. Antonarakis, Eugene Yu, Yann Hérault, Marie‐Claude Potier, Alexandra Botté, Randall J. Roper, Benjamin Sredni, Jacqueline London, William C. Mobley, André Strydom, Eitan Okun

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMedical Research CouncilClore Israel Foundation
Mots-clésMedicineRespiratory tractRespiratory tract infectionsImmunologyDiseaseImmune systemImmune dysregulationRespiratory systemPopulationPneumoniaDown syndromeDementiaBronchiolitisVirusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of severe outcomes following respiratory tract infections is significantly increased in individuals over 60 years, especially in those with chronic medical conditions, i.e., hypertension, diabetes, cardiovascular disease, dementia, chronic respiratory disease, and cancer. Down Syndrome (DS), the most prevalent intellectual disability, is caused by trisomy-21 in ~1:750 live births worldwide. Over the past few decades, a substantial body of evidence has accumulated, pointing at the occurrence of alterations, impairments, and subsequently dysfunction of the various components of the immune system in individuals with DS. This associates with increased vulnerability to respiratory tract infections in this population, such as the influenza virus, respiratory syncytial virus, SARS-CoV-2 (COVID-19), and bacterial pneumonias. To emphasize this link, here we comprehensively review the immunobiology of DS and its contribution to higher susceptibility to severe illness and mortality from respiratory tract infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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