MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321601068 · doi:10.3389/fimmu.2023.1125960

Case report: Immune profiling links neutrophil and plasmablast dysregulation to microvascular damage in post-COVID-19 Multisystem Inflammatory Syndrome in Adults (MIS-A)

2023· article· en· W4321601068 sur OpenAlexafffund
Mark R. Gillrie, Nicole L. Rosin, Sarthak Sinha, Hellen Kang, Raquel Farias, Angela Nguyen, Kelsie Volek, Jordan Mah, E. Mahé, Marvin J. Fritzler, Bryan G. Yipp, Jeff Biernaskie

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKawasaki Disease and Coronary Complications
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCalgary Firefighters Burn Treatment SocietyAlberta InnovatesKillam Trusts
Mots-clésMedicineImmunologyAutoantibodyImmune systemEtiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Immune dysregulationInflammationSystemic inflammatory response syndromeDiseaseInfectious disease (medical specialty)AntibodyPathologySepsis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite surviving a SARS-CoV-2 infection, some individuals experience an intense post-infectious Multisystem Inflammatory Syndrome (MIS) of uncertain etiology. Children with this syndrome (MIS-C) can experience a Kawasaki-like disease, but mechanisms in adults (MIS-A) are not clearly defined. Here we utilize a deep phenotyping approach to examine immunologic responses in an individual with MIS-A. Results are contextualized to healthy, convalescent, and acute COVID-19 patients. The findings reveal systemic inflammatory changes involving novel neutrophil and B-cell subsets, autoantibodies, complement, and hypercoagulability that are linked to systemic vascular dysfunction. This deep patient profiling generates new mechanistic insight into this rare clinical entity and provides potential insight into other post-infectious syndromes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in ImmunologyMême sujetKawasaki Disease and Coronary ComplicationsTravaux en français237 207