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Enregistrement W4385422564 · doi:10.3390/v15081655

Airway Epithelial-Derived Immune Mediators in COVID-19

2023· review· en· W4385422564 sur OpenAlexafffund
Tony J. F. Guo, Gurpreet K. Singhera, Janice M. Leung, Delbert R. Dorscheid

Notice bibliographique

RevueViruses · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCSt. Paul's FoundationCanadian Allergy, Asthma and Immunology Foundation
Mots-clésRespiratory epitheliumImmune systemImmunologyChemokineInnate immune systemEpitheliumInflammationPneumoniaCoronavirusLungMedicineBiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The airway epithelium, which lines the conducting airways, is central to the defense of the lungs against inhaled particulate matter and pathogens such as SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19. Recognition of pathogens results in the activation of an innate and intermediate immune response which involves the release of cytokines and chemokines by the airway epithelium. This response can inhibit further viral invasion and influence adaptive immunity. However, severe COVID-19 is characterized by a hyper-inflammatory response which can give rise to clinical presentations including lung injury and lead to acute respiratory distress syndrome, viral pneumonia, coagulopathy, and multi-system organ failure. In response to SARS-CoV-2 infection, the airway epithelium can mount a maladaptive immune response which can delay viral clearance, perpetuate excessive inflammation, and contribute to the pathogenesis of severe COVID-19. In this article, we will review the barrier and immune functions of the airway epithelium, how SARS-CoV-2 can interact with the epithelium, and epithelial-derived cytokines and chemokines and their roles in COVID-19 and as biomarkers. Finally, we will discuss these immune mediators and their potential as therapeutic targets in COVID-19.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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