Plasma SARS‐CoV‐2 RNA elimination and RAGE kinetics distinguish COVID‐19 severity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Identifying biomarkers causing differential SARS‐CoV‐2 infection kinetics associated with severe COVID‐19 is fundamental for effective diagnostics and therapeutic planning. Methods In this work, we applied mathematical modelling to investigate the relationships between patient characteristics, plasma SARS‐CoV‐2 RNA dynamics and COVID‐19 severity. Using a straightforward mathematical model of within‐host viral kinetics, we estimated key model parameters from serial plasma viral RNA (vRNA) samples from 256 hospitalised COVID‐19 + patients. Results Our model predicted that clearance rates distinguish key differences in plasma vRNA kinetics and severe COVID‐19. Moreover, our analyses revealed a strong correlation between plasma vRNA kinetics and plasma receptor for advanced glycation end products (RAGE) concentrations (a plasma biomarker of lung damage), collected in parallel to plasma vRNA from patients in our cohort, suggesting that RAGE can substitute for viral plasma shedding dynamics to prospectively classify seriously ill patients. Conclusion Overall, our study identifies factors of COVID‐19 severity, supports interventions to accelerate viral clearance and underlines the importance of mathematical modelling to better understand COVID‐19.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».