Plasma essential fatty acid on hospital admission is a marker of COVID-19 disease severity
Notice bibliographique
Résumé
It is important for allocation of resources to predict those COVID patients at high risk of dying or organ failure. Early signals to initiate cellular events of host immunity can be derived from essential fatty acid metabolites preceding the cascade of proinflammatory signals. Much research has focused on understanding later proinflammatory responses. We assessed if remodelling of plasma phospholipid content of essential fatty acids by the COVID-19 virus provides early markers for potential death and disease severity. Here we show that, at hospital admission, COVID-19 infected subjects who survive exhibit higher proportions of C20:4n-6 in plasma phospholipids concurrent with marked proinflammatory cytokine elevation in plasma compared to healthy subjects. In contrast, more than half of subjects who die of this virus exhibit very low C18:2n-6 and C20:4n-6 content in plasma phospholipids on hospital admission compared with healthy control subjects. Moreover, in these subjects who die, the low level of primary inflammatory signals indicates limited or aberrant stimulation of host immunity. We conclude that COVID-19 infection results in early fundamental remodelling of essential fatty acid metabolism. In subjects with high mortality, it appears that plasma n-6 fatty acid content is too low to stimulate cellular events of host immunity.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».