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Enregistrement W4223481026 · doi:10.1136/lupus-2022-000667

Cytokine autoantibodies in SARS-CoV-2 prepandemic and intrapandemic samples from an SLE cohort

2022· article· en· W4223481026 sur OpenAlexafffund
May Y. Choi, Ann E. Clarke, Katherine A Buhler, Michelle Jung, Hannah R. Mathew, Meifeng Zhang, Francesca S. Cardwell, Heather Waldhauser, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensUniversity of WaterlooAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesArthritis SocietyUniversity of Calgary
Mots-clésAutoantibodyMedicineImmunologyCytokineCohortAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytokine autoantibodies, particularly those directed to type I interferon (T1IFN), have been reported to portend an increased risk of severe COVID-19. Since SLE is one of the conditions historically associated with T1IFN autoantibodies, we sought to determine the prevalence of cytokine autoantibodies in our local cohort of 173 patients with SLE prepandemic and intrapandemic, of which nine had confirmed exposure to SARS-CoV-2. Autoantibodies to 16 different cytokines, including T1IFN, were measured by an addressable laser bead immunoassay. None of the 9 patients with confirmed exposure to SARS-CoV-2 had autoantibodies to T1IFN and none had severe COVID-19 symptoms, necessitating hospitalisation. Hence, we could not confirm that TIIFN autoantibodies increase the risk for severe COVID-19. In addition, the cytokine autoantibody pattern did not differ between those with and without evidence of SARS-CoV-2 exposure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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