Exploring cytokine outputs for ex vivo diagnostics in drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS)
Notice bibliographique
Résumé
Background In an exploratory study to assess the potential to individualize T-cell diagnostics in antibiotic-associated severe T-cell mediated hypersensitivity, we focused on drug reaction with eosinophilia and systemic symptoms (DRESS) and the related cytokine outputs IL-4 and IL-5. Methods Patients with well-phenotyped RegiSCAR ≥4 DRESS, positive intradermal skin testing, and a previous negative IFN-γ Enzyme-Linked ImmunoSpot (ELISpot) assay were prospectively recruited. We specifically performed an ELISpot assay with IL-4 and IL-5 cytokine outputs. As comparative controls, these cytokine outputs were performed simultaneously in patients with a positive ex vivo IFN-γ release ELISpot result. Results Four antibiotic-associated DRESS cases were included. The IL-4 and IL-5 output ELISpot assay demonstrated various results among these patients, with at least 1 cytokine present in all the cases. As for the 2 controls with known positive IFN-γ release, compared to the IFN-γ secretion, the cytokine output using IL-4 and IL-5 showed an increased positivity. Conclusion In patients where the early response has suggested a TH2 response such as DRESS, IL-4 and IL-5 cytokine outputs could present an investigational advantage, including when IFN-γ is negative. In the future, larger prospective studies are required to understand the role of varied cytokine outputs in T-cell-mediated hypersensitivities.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».