Respiratory syncytial virus-specific immunoglobulin G (IgG) concentrations associate with environmental and genetic factors: the Factors Influencing Pediatric Asthma Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Exposure to respiratory syncytial virus (RSV) during childhood is nearly ubiquitous by age two, and infants who develop severe RSV bronchiolitis are more likely to develop asthma later in life. In the Factors Influencing Pediatric Asthma (FIPA) study including 319 children from a Northern Plains American Indian community, we found 73% of children to have high concentrations of RSV-specific IgG (>40 IU/mL). High concentration of RSV-specific IgG was associated with increased exposure to second-hand tobacco smoke (p=7.5×10 −4 ), larger household size (p=4.0×10 −3 ), and lower levels of total serum IgE (p=5.1×10 −3 ). Parents of children with asthma more often reported an RSV diagnosis and/or hospitalization due to RSV, and children with asthma had lower concentrations of RSV IgG as compared to those without asthma among RSV-exposed individuals (mean 117 IU/mL vs. 154, p=7.1×10 −4 ). However, lower RSV IgG was surprisingly exclusive to children with asthma recruited during the winter months when RSV is thought to circulate more broadly. Multivariate regression indicated the strongest predictors of RSV-specific IgG concentration included asthma status (p=0.040 ) , per cent eosinophils (p=0.035), and an asthma x RSV season interaction (p=3.7×10 −3 ). Among candidate genes, we identified a genetic association between an intronic variant in IFNL4 and RSV-specific IgG concentration whereby the minor allele (A) was associated with higher concentration (rs12979860, p=4.3×10 −3 ). Overall our findings suggest there are seasonal differences in immunological response to RSV infection in asthma cases vs. controls, and identify both environmental and genetic contributions that warrant further investigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».