Pathogenic mechanisms of post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC)
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Notice bibliographique
Résumé
COVID-19, with persistent and new onset of symptoms such as fatigue, post-exertional malaise, and cognitive dysfunction that last for months and impact everyday functioning, is referred to as Long COVID under the general category of post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC). PASC is highly heterogenous and may be associated with multisystem tissue damage/dysfunction including acute encephalitis, cardiopulmonary syndromes, fibrosis, hepatobiliary damages, gastrointestinal dysregulation, myocardial infarction, neuromuscular syndromes, neuropsychiatric disorders, pulmonary damage, renal failure, stroke, and vascular endothelial dysregulation. A better understanding of the pathophysiologic mechanisms underlying PASC is essential to guide prevention and treatment. This review addresses potential mechanisms and hypotheses that connect SARS-CoV-2 infection to long-term health consequences. Comparisons between PASC and other virus-initiated chronic syndromes such as myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome and postural orthostatic tachycardia syndrome will be addressed. Aligning symptoms with other chronic syndromes and identifying potentially regulated common underlining pathways may be necessary for understanding the true nature of PASC. The discussed contributors to PASC symptoms include sequelae from acute SARS-CoV-2 injury to one or more organs, persistent reservoirs of the replicating virus or its remnants in several tissues, re-activation of latent pathogens such as Epstein-Barr and herpes viruses in COVID-19 immune-dysregulated tissue environment, SARS-CoV-2 interactions with host microbiome/virome communities, clotting/coagulation dysregulation, dysfunctional brainstem/vagus nerve signaling, dysautonomia or autonomic dysfunction, ongoing activity of primed immune cells, and autoimmunity due to molecular mimicry between pathogen and host proteins. The individualized nature of PASC symptoms suggests that different therapeutic approaches may be required to best manage specific patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle