SARS-CoV-2 infection in dialysis and kidney transplant patients: immunological and serological response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dialysis and kidney transplant patients with moderate-severe COVID-19 have a high mortality rate, around 30%, that is similar in the two populations, despite differences in their baseline characteristics. In these groups, the immunology of the disease has been poorly explored. METHODS: Thirty-two patients on dialysis or with kidney transplant and SARS-CoV-2 infection requiring hospitalization (COV group) were included in our study. Lymphocyte subsets, dendritic cell (DC) counts and monocyte activation were studied. SARS-CoV-2 anti-spike/anti-nucleocapsid were monitored, and baseline cytokines and chemokines were measured in 10 patients. RESULTS: The COV group, compared to healthy subjects and uninfected dialysis/kidney transplant controls, showed lower numbers of CD4 + and CD8 + T cells, Natural-Killer (NK), B cells, plasmacytoid and myeloid DCs, while the proportion of terminally differentiated B-cells was increased. IL6, IL10, IFN-α and chemokines involved in monocyte and neutrophil recruitment were higher in the COV group, compared to uninfected dialysis/kidney transplant controls. Patients with severe disease had lower CD4 + , CD8 + and B-cell counts and lower monocyte HLA-DR expression. Of note, when comparing dialysis and kidney transplant patients with COVID-19, the latter group presented lower NK and pDC counts and monocyte HLA-DR expression. Up to 60 days after symptom onset, kidney transplant recipients showed lower levels of anti-spike antibodies compared to dialysis patients. CONCLUSIONS: During SARS-CoV-2 infection, dialysis and kidney transplant patients manifest immunophenotype abnormalities; these are similar in the two groups, however kidney transplant recipients show more profound alterations of the innate immune system and lower anti-spike antibody response.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».