Relapses or de-novo IgA nephropathy following COVID-19 vaccination; a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulin A (IgA) nephropathy is the most common type of glomerulonephritis worldwide characterized by excessive serum levels of glycosylated which triggers the generation of glycan-specific IgG and IgA autoantibodies. This pathological condition results in the formation of circulatory IgA immune complexes, which are essential for the development of glomerular inflammation, especially IgA nephropathy. The serum galactosylated IgA1, IgG, and IgA autoantibodies are suggested as the biomarkers of IgA nephropathy since IgA antibodies are early markers for disease activity too. Serum IgA antibodies emerged as the early COVID-19-specific antibody response about two days after initial symptoms of COVID-19 in comparison with IgG and IgM antibody concentrations, which appeared after five days. IgA nephropathy is frequently presented as microscopic or macroscopic hematuria and proteinuria with a male predominance. COVID-19 infection can include several organs aside from the lungs, such as kidneys through different mechanisms. It is demonstrated in most cases that short-lasting symptoms such as gross hematuria resolve either spontaneously or following a short course of steroids. This review summarized the reported cases of relapses or de-novo reported cases of relapses or de-novo IgA nephropathy and IgA vasculitis following COVID-19 vaccination.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».