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Enregistrement W4398224324 · doi:10.1097/01.hjh.0001020676.84393.6c

BIOMARKERS OF ENDOTHELIAL DYSFUNCTION AND CLOTTING DYSREGULATION POST COVID-19- A SUBSTUDY OF CARTESIAN

2024· article· en· W4398224324 sur OpenAlexaff
Catherine Fortier, Mohsen Agharazii, Cécile Lakomy, Patrick Lacolley, Véronique Regnault

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiomarkers in Disease Mechanisms
Établissements canadiensUniversité LavalHôtel-Dieu de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Endothelial dysfunction2019-20 coronavirus outbreakInternal medicineCardiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Multiple mechanisms may contribute to a hypercoagulation state in patients with COVID-19. Endothelial cells play a key role in cellular adhesion, coagulation, smooth muscle cell proliferation, and vascular wall inflammation. We aimed to describe the activation of the coagulation system, specifically thrombin generation, plasma release of endothelial factors and NETosis, and their association with kidney function following the resolution of the acute phase of SARS-CoV-2 infection. Design and method: Plasma samples were collected from adults 3 to 9 months after a confirmed episode of COVID-19 (COVID+, hospitalized or not, n=22) or after negative testing for COVID-19 in individuals who remained free of COVID-19 (COVID-, n-22). The coagulation system was assessed using in-vivo markers such as D-dimers (ng/ml). Thrombin generation assay estimated the thrombin-generating capacity in platelet-rich and platelet-poor plasma to provide information on soluble coagulation factors and the role of platelets in this process. Plasma release of endothelial factors was assessed by the levels of procoagulant factor VIII (FVIII) and Von Willebrand factor (VWF), and NETosis was determined using DNA-histone complexes levels. Spearman and linear regressions were used, when appropriate, to assess relationships between coagulation biomarkers and clinical and demographic characteristics of the population, such as kidney function (eGFR) calculated with the CKD-EPI equation (ml/min/1.73m 2 ). Results: The COVID+ group was older (mean age 53.8± 17.6 years vs 40.6 ± 17.2 years, p=0.031). Compared to the controls, the COVID+ group had higher DNA-histone levels (Spearman ρ =0.311, p=0.040) and lower platelet counts (Spearman ρ = -0.334, p=0.033), but these differences were no longer significant after adjustment for age. However, we observed a significant association between eGFR and D-dimers, VWF and FVIII. Among them, only the association of D-dimers with eGFR was independent of age (β=4.59, p=0.030). Conclusions: These findings do not support a persistent long-term dysregulation of coagulation and endothelial dysfunction following the resolution of COVID-19. However, they show a significant increase in D-dimers associated with renal function, independent of both age and COVID-19.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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