Antiphospholipid antibodies and neurological manifestations in acute COVID-19: A single-centre cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background A high prevalence of antiphospholipid antibodies has been reported in case series of patients with neurological manifestations and COVID-19; however, the pathogenicity of antiphospholipid antibodies in COVID-19 neurology remains unclear. Methods This single-centre cross-sectional study included 106 adult patients: 30 hospitalised COVID-neurological cases, 47 non-neurological COVID-hospitalised controls, and 29 COVID-non-hospitalised controls, recruited between March and July 2020. We evaluated nine antiphospholipid antibodies: anticardiolipin antibodies [aCL] IgA, IgM, IgG; anti-beta-2 glycoprotein-1 [aβ 2 GPI] IgA, IgM, IgG; anti-phosphatidylserine/prothrombin [aPS/PT] IgM, IgG; and anti-domain I β 2 GPI (aD1β2GPI) IgG. Findings There was a high prevalence of antiphospholipid antibodies in the COVID-neurological (73.3%) and non-neurological COVID-hospitalised controls (76.6%) in contrast to the COVID-non-hospitalised controls (48.2%). aPS/PT IgG titres were significantly higher in the COVID-neurological group compared to both control groups ( p < 0.001). Moderate-high titre of aPS/PT IgG was found in 2 out of 3 (67%) patients with acute disseminated encephalomyelitis [ADEM]. aPS/PT IgG titres negatively correlated with oxygen requirement (FiO 2 R =-0.15 p = 0.040) and was associated with venous thromboembolism ( p = 0.043). In contrast, aCL IgA ( p < 0.001) and IgG ( p < 0.001) was associated with non-neurological COVID-hospitalised controls compared to the other groups and correlated positively with d -dimer and creatinine but negatively with FiO 2 . Interpretation Our findings show that aPS/PT IgG is associated with COVID-19-associated ADEM. In contrast, aCL IgA and IgG are seen much more frequently in non-neurological hospitalised patients with COVID-19. Characterisation of antiphospholipid antibody persistence and potential longitudinal clinical impact are required to guide appropriate management. Funding This work is supported by UCL Queen Square Biomedical Research Centre (BRC) and Moorfields BRC grants (#560441 and #557595). LB is supported by a Wellcome Trust Fellowship (222102/Z/20/Z). RWP is supported by an Alzheimer's Association Clinician Scientist Fellowship (AACSF-20-685780) and the UK Dementia Research Institute. KB is supported by the Swedish Research Council (#2017-00915) and the Swedish state under the agreement between the Swedish government and the County Councils, the ALF-agreement (#ALFGBG-715986). HZ is a Wallenberg Scholar supported by grants from the Swedish Research Council (#2018-02532), the European Research Council (#681712), Swedish State Support for Clinical Research (#ALFGBG-720931), the Alzheimer Drug Discovery Foundation (ADDF), USA (#201809-2016862), and theUK Dementia Research Institute at UCL. BDM is supported by grants from the MRC/UKRI (MR/V007181/1), MRC (MR/T028750/1) and Wellcome (ISSF201902/3). MSZ, MH and RS are supported by the UCL/UCLH NIHR Biomedical Research Centre and MSZ is supported by Queen Square National Brain Appeal.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».