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Enregistrement W3201726957 · doi:10.1097/aci.0000000000000792

COVID-19 and X-linked agammaglobulinemia (XLA) – insights from a monogenic antibody deficiency

2021· article· en· W3201726957 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Allergy and Clinical Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthAssociation of Clinical PathologistsWellcome Trust
Mots-clésAntibodyX-linked agammaglobulinemiaDiseaseIntervention (counseling)AutoantibodyAntibody response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The clinical outcomes from COVID-19 in monogenic causes of predominant antibody deficiency have pivotal implications for our understanding of the antiviral contribution of humoral immunity. This review summarizes the lessons learned from COVID-19 infection in X-linked agammaglobulinemia (XLA) due to genetic defects in Bruton's tyrosine kinase (BTK). RECENT FINDINGS: Key molecular pathways underlying the development of severe COVID-19 are emerging, highlighting the possible contribution of BTK to hyperinflammation. SARS-CoV-2 specific T-cell responses and complement activation appear insufficient to achieve viral clearance in some B-cell deficient individuals. Whilst appearing efficacious in this group, use of convalescent plasma has been recently associated with the evolution of viral escape variants. Early data suggests individuals with XLA can mount a viral-specific T-cell vaccine response, however, the clinical significance of this is still emerging. SUMMARY: In contrast to reports made early in the pandemic, we show XLA patients remain susceptible to severe disease. Persistent infection was common and is likely to carry a significant symptom burden and risk of novel variant evolution. COVID-19 infection in this vulnerable, antibody deficient group due to genetic, therapeutic or disease causes may require prompt and specific intervention for both patient and societal benefit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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