SARS-CoV-2 and Smoker’s Paradox: Mediation by Ciliary Beat Frequency and Mucociliary Clearance?
Notice bibliographique
Résumé
A COVID-19 smoker’s paradox was identified during the early days of the COVID-19 pandemic—many studies reported that smokers appeared to be protected against SARS-CoV-2 infections. Conversely, other studies added to the smoker’s paradox controversy with findings of increased risk for COVID-19 in heavy smokers. Ciliary beat frequency (CBF) within the ciliated epithelium of the nasal tract can be stimulated to a higher frequency and provide increased protection against transient exposure to airway irritants. Smokers as well as non-smokers exposed to secondhand tobacco smoke were found to have higher CBFs. However, with extended exposure to irritants, persistent upregulated CBF can damage and remodel the epithelial layer with fewer protective cilia. Additionally, mucociliary clearance (MCC), the innate defense mechanism of the respiratory system, traps particles and pathogens within the mucous layer of the epithelium and propels them out of the airways through ciliary activity. However, this mechanism becomes defective as disease progresses, increasing susceptibility to viral respiratory infections. This paper proposes that a smoker’s paradox associated with SARS-CoV-2 infection in COVID-19 patients may be mediated by upregulated ciliary beating frequency and mucociliary clearance with transient exposure to tobacco smoke, and downregulated CBF and MCC with extended exposure to tobacco smoke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».