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Enregistrement W4399615726 · doi:10.1016/j.bbih.2024.100805

Changes in neuroinflammatory biomarkers correlate with disease severity and neuroimaging alterations in patients with COVID-19 neurological complications

2024· article· en· W4399615726 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Behavior & Immunity - Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMinistério da SaúdeFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoInstituto D'Or de Pesquisa e EnsinoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e ComunicaçõesMinisterio de Economía y CompetitividadCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésMedicineCerebrospinal fluidNeuroimagingNeuroinflammationComorbidityInternal medicineSeverity of illnessCohortInflammationGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 induces acute and persistent neurological symptoms in mild and severe cases. Proposed concomitant mechanisms include direct viral infection and strain, coagulopathy, hypoxia, and neuroinflammation. However, underlying molecular alterations associated with multiple neurological outcomes in both mild and severe cases are majorly unexplored. To illuminate possible mechanisms leading to COVID-19 neurological disease, we retrospectively investigated in detail a cohort of 35 COVID-19 mild and severe hospitalized patients presenting neurological alterations subject to clinically indicated cerebrospinal fluid (CSF) sampling. Clinical and neurological investigation, brain imaging, viral sequencing, and cerebrospinal CSF analyses were carried out. We found that COVID-19 patients presented heterogeneous neurological symptoms dissociated from lung burden. Nasal swab viral sequencing revealed a dominant strain at the time of the study, and we could not detect traces of SARS-CoV-2's spike protein in patients' CSF by multiple reaction monitoring analysis. Patients presented ubiquitous systemic hyper-inflammation and broad alterations in CSF proteomics related to inflammation, innate immunity, and hemostasis, irrespective of COVID-19 severity or neuroimaging alterations. Elevated CSF interleukin-6 (IL6) correlated with disease severity (sex-, age-, and comorbidity-adjusted mean Severe 24.5 pg/ml, 95% confidence interval (CI) 9.62-62.23 vs. Mild 3.91 pg/mL CI 1.5-10.3 patients, p = 0.019). CSF tumor necrosis factor-alpha (TNFα) and IL6 levels were higher in patients presenting pronounced neuroimaging alterations compared to those who did not (sex-, age-, and comorbidity-adjusted mean TNFα Pronounced 3.4, CI 2.4-4.4 vs. Non-Pronounced 2.0, CI 1.4-2.5, p = 0.022; IL6 Pronounced 33.11, CI 8.89-123.31 vs Non-Pronounced 6.22, CI 2.9-13.34, p = 0.046). Collectively, our findings put neuroinflammation as a possible driver of COVID-19 acute neurological disease in mild and severe cases.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,303 · 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