A COVID-19 E O DESENVOLVIMENTO DE DOENÇAS AUTOIMUNES: UMA REVISÃO DE LITERATURA
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUO: Doena autoimune consiste na presena de clulas imunolgicas defeituosas que perdem sua capacidade de discriminar os antgenos prprios dos no prprios e comeam a produzir autoanticorpos, atacando assim estruturas, quando de fato deveriam fazer parte dos componentes de defesa do organismo.Desse modo, sabe-se que a pandemia da COVID-19, que se iniciou no Brasil durante o ano de 2020, levou a muitos pacientes desenvolverem produo acentuada de autoanticorpos em resposta infeco pelo SARS-CoV-2, evoluindo em diversas ocasies, para doenas autoimunes.OBJETIVOS: Entender a relao da infeco pelo SARS-CoV-2 com o aparecimento de doenas autoimunes.METODOLOGIA: O presente estudo foi realizado a partir da busca nas bases de dados PubMed e BVS.Foram selecionados 6 artigos, publicados no perodo de 2020 a 2023, para a realizao desta reviso.RESULTADOS: A inflamao ocasionada pelo SARS-CoV-2 estimula a hipersecreo de citocinas, como TNF-, IFN- e IL-6, levando, assim, a resposta inflamatria exagerada e a supresso de linfcitos (clulas CD4+ e clulas CD8+).Sabe-se que clulas reguladoras T CD4 + controlam a resposta imunolgica mediante inibio na liberao de molculas pr-inflamatrias e ao estmulo na produo de citocinas imunossupressoras, como TGF-beta, IL-10 e IL-35, prevenindo, assim, a autoimunidade.Portanto, os efeitos deletrios na homeostase da resposta imune devido alta concentrao de citocinas na COVID-19 podem contribuir para o aparecimento de doenas autoimunes, o aumento do perodo de infeco e, consequentemente, do risco de bito, pois amplia a chance de desenvolver coagulao intravascular disseminada (DIC) e levar falncia vrios rgos em decorrncia da resposta inflamatria exacerbada.CONCLUSO: Diante do exposto, foi comprovada a relao da infeco pelo SARS-CoV-2 e o surgimento de doenas autoimunes.Portanto, imprescindvel a elaborao de mais estudos acerca dessa temtica, principalmente no que tange investigao precisa da epidemiologia,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 tête enseignante, 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 ».