Innate immune dysregulation in multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract MIS-C is a systemic inflammation disorder with poorly characterised immunopathological mechanisms. We compared changes in the systemic immune response in children with MIS-C (n = 12, 5–13 years) to healthy controls (n = 14, 5–15 years). Analysis was done in whole blood treated with LPS. Expression of CD11b and Toll-like receptor-4 (TLR4) in neutrophils and monocytes were analysed by flow cytometry. Serum cytokines (IL-1β, IL-2, IL-6, IL-8, IL-10, IL-Ira, TNF-α, TNF-β, IFN-Υ, VEGF, EPO and GM-CSF) and mRNA levels of inflammasome molecules (NLRP3, ASC and IL-1β) were evaluated. Subpopulations of lymphocytes (CD3+, CD19+, CD56+, CD4+, CD8+, TCR Vδ1+, TCR Vδ2+) were assessed at basal levels. Absolute counts of neutrophils and NLR were high in children with MIS-C while absolute counts of lymphocytes were low. Children with MIS-C had increased levels of IL-6, IL-10, TNF-β and VEGF serum cytokines at the basal level, and significantly increased TNF-β post-LPS, compared to controls. IL-1RA and EPO decreased at baseline and post-LPS in MIS-C patients compared to controls. The percentage of CD3+ cells, NK cells and Vδ1 was lower while B cells were higher in children with MIS-C than in controls. Dysregulated immune response in children with MIS-C was evident and may be amenable to immunomodulation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».