The Influence of HLA Polymorphisms on the Severity of COVID-19 in the Romanian Population
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we aimed to investigate whether specific HLA alleles found in patients from Romania and the Republic of Moldova were associated with the severity of COVID-19 infection and its associated mortality. We analyzed the HLA alleles at the -A, -B, -C, -DRB1, and -DQB1 loci in a cohort of 130 individuals with severe and extremely severe forms of COVID-19, including 44 individuals who died. We compared these findings to a control group consisting of individuals who had either not been diagnosed with COVID-19 or had experienced mild forms of the disease. Using multivariate logistic regression models, we discovered that the B*27 and B*50 alleles were associated with an increased susceptibility to developing a severe form of COVID-19. The A*33 and C*15 alleles showed potential for offering protection against the disease. Furthermore, we identified two protective alleles (A*03 and DQB1*02) against the development of extremely severe forms of COVID-19. By utilizing score statistics, we established a statistically significant association between haplotypes and disease severity (p = 0.021). In summary, this study provides evidence that HLA genotype plays a role in influencing the clinical outcome of COVID-19 infection.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».