Circulating anti-nuclear autoantibodies in COVID-19 survivors predict long-COVID symptoms
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
BACKGROUND: Autoimmunity has been reported in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19). We investigated whether anti-nuclear/extractable-nuclear antibodies (ANAs/ENAs) were present up to a year after infection, and if they were associated with the development of clinically relevant post-acute sequalae of COVID-19 (PASC) symptoms. METHODS: A rapid-assessment line immunoassay was used to measure circulating levels of ANAs/ENAs in 106 convalescent COVID-19 patients with varying acute phase severities at 3, 6 and 12 months post-recovery. Patient-reported fatigue, cough and dyspnoea were recorded at each time point. Multivariable logistic regression model and receiver operating curves were used to test the association of autoantibodies with patient-reported outcomes and pro-inflammatory cytokines. RESULTS: Compared to age- and sex-matched healthy controls (n=22) and those who had other respiratory infections (n=34), patients with COVID-19 had higher detectable ANAs at 3 months post-recovery (p<0.001). The mean number of ANA autoreactivities per individual decreased between 3 and 12 months (from 3.99 to 1.55) with persistent positive titres associated with fatigue, dyspnoea and cough severity. Antibodies to U1-snRNP and anti-SS-B/La were both positively associated with persistent symptoms of fatigue (p<0.028, area under the curve (AUC) 0.86) and dyspnoea (p<0.003, AUC=0.81). Pro-inflammatory cytokines such as tumour necrosis factor (TNF)-α and C-reactive protein predicted the elevated ANAs at 12 months. TNF-α, D-dimer and interleukin-1β had the strongest association with symptoms at 12 months. Regression analysis showed that TNF-α predicted fatigue (β=4.65, p=0.004) and general symptomaticity (β=2.40, p=0.03) at 12 months. INTERPRETATION: Persistently positive ANAs at 12 months post-COVID are associated with persisting symptoms and inflammation (TNF-α) in a subset of COVID-19 survivors. This finding indicates the need for further investigation into the role of autoimmunity in PASC.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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