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Enregistrement W3181135844 · doi:10.1186/s13223-021-00569-8

Pre-existing asthma as a comorbidity does not modify cytokine responses and severity of COVID-19

2021· article· en· W3181135844 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Luo, Yi‐Ling Chen, Wentao Chen, David A. Duncan, Alexander J. Mentzer, Julian C. Knight, Graham S. Ogg, Paul Klenerman, Ian Pavord, Luzheng Xue

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésAsthmaMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ComorbiditySeverity of illnessImmunologyCytokineImmune systemSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A significant portion of COVID-19 sufferers have asthma. The impacts of asthma on COVID-19 progression are still unclear but a modifying effect is plausible as respiratory viruses are acknowledged to be an important trigger for asthma exacerbations and a different, potentially type-2 biased, immune response might occur. In this study, we compared the blood circulating cytokine response to COVID-19 infection in patients with and without asthma. METHODS: Plasma samples and clinical information were collected from 80 patients with mild (25), severe (36) or critical (19) COVID-19 and 29 healthy subjects at the John Radcliffe Hospital, Oxford, UK. The concentrations of 51 circulating proteins in the plasma samples were measured with Luminex and compared between groups. RESULTS: Total 16 pre-existing asthma patients were found (3 in mild, 10 in severe, and 3 in critical COVID-19). The prevalence of asthma in COVID-19 severity groups did not suggest a clear correlation between asthma and COVID-19 severity. Within the same COVID-19 severity group, no differences were observed between patients with or without asthma on oxygen saturation, CRP, neutrophil counts, and length of hospital stay. The mortality in the COVID-19 patients with asthma (12.5%) was not higher than that in patients without asthma (17.2%). No significant difference was found between asthmatic and non-asthmatic in circulating cytokine response in different COVID-19 severity groups, including the cytokines strongly implicated in COVID-19 such as CXCL10, IL-6, CCL2, and IL-8. CONCLUSIONS: Pre-existing asthma was not associated with an enhanced cytokine response after COVID-19 infection, disease severity or mortality.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,366 · 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'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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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