Autoimmune manifestations following COVID-19 infection in two individuals with primary immunodeficiency
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to widespread vaccination efforts worldwide, the mortality rates linked to COVID-19 have been decreasing. Nevertheless, there persists a notable level of morbidity, marked by increased occurrences of post-COVID-19 conditions. This includes the development of new autoimmune and inflammatory diseases in individuals who have recovered from COVID-19. A more severe progression of COVID-19 has been correlated with an increased probability of newly diagnosed autoimmune disease, and among individuals with pre-existing autoimmune conditions, COVID-19 increased the risk of developing another autoimmune disease. Methods: Our patients’ medical records were analyzed retrospectively, including their medical history. Results: We present two cases of primary immunodeficiency patients. One of them experienced the onset of new autoimmune symptoms, while the other had a worsening of her autoimmune condition following COVID-19 infection. Conclusion: Recognizing the potential connection between COVID-19 and autoimmune conditions is crucial for identifying symptoms promptly in primary immunodeficiency patients and ensuring timely treatment. Further research is required to comprehensively grasp the relationship between COVID-19 and the development of autoimmunity in this particular patient group. Statement of novelty: In this paper, we present a novel exploration into the emergence of autoimmune manifestations in primary immunodeficiency patients subsequent to COVID-19 infection, through an analysis of two distinct case reports.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».