Liver-spleen axis dysfunction in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), is an acute infectious disease that spreads mainly through the respiratory route. Besides interstitial pneumonia, a number of other clinical manifestations were noticed in COVID-19 patients. In particular, liver and spleen dysfunctions have been described both as complications of COVID-19 and as potential predisposing factors for severe COVID-19. Liver damage is rather common in COVID-19 patients, and it is most likely multifactorial, caused by the direct insult of SARS-CoV-2 to the liver by the cytokine storm triggered by the virus, by the use of hepatotoxic drugs, and as a consequence of hypoxia. Although generally mild, liver impairment has been found to be associated with a higher rate of intensive care unit admission. A higher mortality rate was reported among chronic liver disease patients. Instead, spleen impairment in patients with COVID-19 has been poorly described. The main anatomical changes are the architectural derangement of the B cell compartment, white pulp atrophy, and reduction or absence of lymphoid follicles, while, from a functional point of view, the IgM memory B cell pool is markedly depleted. The outcome of COVID-19 in asplenic or hyposplenic patients is yet to be defined. In this review, we will summarise the current knowledge regarding the impact of SARS-CoV-2 on the liver and spleen function, as well as the outcome of patients with a pre-existent liver disease or defective spleen function.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».