Reactive gliosis and neuroinflammation: prime suspects in the pathophysiology of post-acute neuroCOVID-19 syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As the repercussions from the COVID-19 pandemic continue to unfold, an ever-expanding body of evidence suggests that infection also elicits pathophysiological manifestations within the central nervous system (CNS), known as neurological symptoms of post-acute sequelae of COVID infection (NeuroPASC). Although the neurological impairments and repercussions associated with NeuroPASC have been well described in the literature, its etiology remains to be fully characterized. Objectives: This mini-review explores the current literature that elucidates various mechanisms underlining NeuroPASC, its players, and regulators, leading to persistent neuroinflammation of affected individuals. Specifically, we provide some insights into the various roles played by microglial and astroglial cell reactivity in NeuroPASC and how these cell subsets potentially contribute to neurological impairment in response to the direct or indirect mechanisms of CNS injury. Discussion: A better understanding of the mechanisms and biomarkers associated with this maladaptive neuroimmune response will thus provide better diagnostic strategies for NeuroPASC and reveal new potential mechanisms for therapeutic intervention. Altogether, the elucidation of NeuroPASC pathogenesis will improve patient outcomes and mitigate the socioeconomic burden of this syndrome.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».