Coolant Film Injection Tests M11 - Abschlussbericht -
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A substantial number of patients recovering from acute SARS-CoV-2 infection present serious lingering symptoms, often referred to as long COVID (LC). However, a subset of these patients exhibits the most debilitating symptoms characterized by ongoing myalgic encephalomyelitis or chronic fatigue syndrome (ME/CFS). We specifically identified and studied ME/CFS patients from two independent LC cohorts, at least 12 months post the onset of acute disease, and compared them to the recovered group (R). ME/CFS patients had relatively increased neutrophils and monocytes but reduced lymphocytes. Selective T cell exhaustion with reduced naïve but increased terminal effector T cells was observed in these patients. LC was associated with elevated levels of plasma pro-inflammatory cytokines, chemokines, Galectin-9 (Gal-9), and artemin (ARTN). A defined threshold of Gal-9 and ARTN concentrations had a strong association with LC. The expansion of immunosuppressive CD71<sup>+</sup> erythroid cells (CECs) was noted. These cells may modulate the immune response and contribute to increased ARTN concentration, which correlated with pain and cognitive impairment. Serology revealed an elevation in a variety of autoantibodies in LC. Intriguingly, we found that the frequency of 2B4<sup>+</sup>CD160<sup>+</sup> and TIM3<sup>+</sup>CD160<sup>+</sup> CD8<sup>+</sup> T cells completely separated LC patients from the R group. Our further analyses using a multiple regression model revealed that the elevated frequency/levels of CD4 terminal effector, ARTN, CEC, Gal-9, CD8 terminal effector, and MCP1 but lower frequency/levels of TGF-β and MAIT cells can distinguish LC from the R group. Our findings provide a new paradigm in the pathogenesis of ME/CFS to identify strategies for its prevention and treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle