Notice bibliographique
Résumé
W hen individuals become infected with any virus, the first question often is, how sick will they get?The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic highlighted this notion for all of us.The greatest risk factor for hospitalization and death was quickly realized to be age, but as always, there were exceptions.There were cases of young vaccinated individuals getting very sick with COVID-19, and at the same time, most of us know of an elderly individual who experienced only mild symptoms, even before vaccines were available.Now that the urgency of the pandemic seems to have subsided, we finally have time to truly understand this virus and the disease it causes.One main focus going forward will be to figure out what else predicts disease severity, who is most at risk for severe disease, as well as which factors contribute to the development of long COVID-19.Many virus infections present with similar inflammatory profiles, and for many of these infections, we do not yet know what predicts disease severity.In this issue, Jose et al. have investigated the expression of indoleamine 2,3dioxygenase (IDO) 1 pathway genes in severe dengue patients.Using a principal component analysis, the authors examined the relationships between gene expression profiles and disease severity, as well as laboratory markers of clinical severity.Based on their findings, they concluded that profiling the baseline expression patterns of IDO pathway genes can aid in the identification of dengue patients most at risk for severe disease.Also on the topic of innate immunity, Zhang et al. examined Toll-like receptor 3 (TLR3) gene single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 370 Kaposi's sarcoma-associated herpesvirus (KSHV; HHV8)-infected patients to look for effects on interferon (IFN)-c levels.The authors identified two TLR3 SNPs that showed protective effects against KSHV infection, and from this they concluded that genetic variants in TLR3 reduce the risk of KSHV infection and affect KSHV reactivation among HIV-infected individuals, especially in the Uyghur population.As already mentioned, the ability to predict disease severity in COVID-19 would be extremely valuable.In an article by Gabr et al., T lymphocyte subsets and NK cells
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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 | 0,031 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».