Broad spectrum <scp>SARS‐CoV</scp>‐2‐specific immunity in hospitalized First Nations peoples recovering from <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Indigenous peoples globally are at increased risk of COVID‐19‐associated morbidity and mortality. However, data that describe immune responses to SARS‐CoV‐2 infection in Indigenous populations are lacking. We evaluated immune responses in Australian First Nations peoples hospitalized with COVID‐19. Our work comprehensively mapped out inflammatory, humoral and adaptive immune responses following SARS‐CoV‐2 infection. Patients were recruited early following the lifting of strict public health measures in the Northern Territory, Australia, between November 2021 and May 2022. Australian First Nations peoples recovering from COVID‐19 showed increased levels of MCP‐1 and IL‐8 cytokines, IgG‐antibodies against Delta‐RBD and memory SARS‐CoV‐2‐specific T cell responses prior to hospital discharge in comparison with hospital admission, with resolution of hyperactivated HLA‐DR + CD38 + T cells. SARS‐CoV‐2 infection elicited coordinated ASC, Tfh and CD8 + T cell responses in concert with CD4 + T cell responses. Delta and Omicron RBD‐IgG, as well as Ancestral N‐IgG antibodies, strongly correlated with Ancestral RBD‐IgG antibodies and Spike‐specific memory B cells. We provide evidence of broad and robust immune responses following SARS‐CoV‐2 infection in Indigenous peoples, resembling those of non‐Indigenous COVID‐19 hospitalized patients.
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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 | 0,001 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».