Notice bibliographique
Résumé
Under physiological conditions, hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) in the bone marrow niches are responsible for the highly regulated and interconnected hematopoiesis process. At the same time, they must recognize potential threats and respond promptly to protect the host. A wide spectrum of microbial agents/products and the consequences of infection-induced mediators (e.g. cytokines, chemokines, and growth factors) can have prominent impact on HSPCs. While COVID-19 starts as a respiratory tract infection, it is considered a systemic disease which profoundly alters the hematopoietic system. Lymphopenia, neutrophilia, thrombocytopenia, and stress erythropoiesis are the hallmark of SARS-CoV-2 infection. Moreover, thrombocytopenia and blood hypercoagulability are common among COVID-19 patients with severe disease. Notably, the invasion of erythroid precursors and progenitors by SARS-CoV-2 is a cardinal feature of COVID-19 disease which may in part explain the mechanism underlying hypoxia. These pieces of evidence support the notion of skewed steady-state hematopoiesis to stress hematopoiesis following SARS-CoV-2 infection. The functional consequences of these alterations depend on the magnitude of the effect, which launches a unique hematopoietic response that is associated with increased myeloid at the expense of decreased lymphoid cells. This article reviews some of the key pathways including the infectious and inflammatory processes that control hematopoiesis, followed by a comprehensive review that summarizes the latest evidence and discusses how SARS-CoV-2 infection impacts hematopoiesis.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».