Assessment of longitudinal changes in immune responses in critically ill adults with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clinically, COVID-19 is often a mild or asymptomatic illness. However, in a subset of patients, a more severe illness with one or more organ dysfunction requiring intensive care (ICU) admission occurs (stated as critical COVID-19). Most studies assessing the immune responses in COVID-19 focus on patients with non-critical COVID-19, often assessing single biological domain (such as cytokines, leukocytes, proteomics, or transcriptomics) at single time point in patient’s illness. In this context, our cohort study of patients with critical COVID-19 with demographically similar pre-pandemic controls, characterised the longitudinal changes in multiple biological domains (28 plasma cytokines, 30 immune cell subsets identified using mass cytometry and pan-leukocyte transcriptome) at four clinically relevant timepoints between ICU admission and discharge. When compared with controls, on ICU admission day, patients with critical COVID-19, had altered cytokine/chemokine profile (high interleukin-6 (IL-6), IL-10, IL-13, CXCL10, with low CCL17, and CXCL5)), raised histones (H3.1, H3R8), robust plasmablast response despite lymphopenia, with enrichment of immunoglobulin production and interferon pathways in the transcriptome. Analyses of longitudinal transcriptome data highlights three immunologically distinct clusters that were discordant to clinical time points, indicating that the clinical time points do capture immune response trajectory. Complete integration of this multi-domain longitudinal data indicated that ~ 70% of immunological heterogeneity is explained by the transcriptome.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».