Autoantibodies in COVID-19: implications for disease severity and clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Few pathogens have historically been subjected to as intense scientific and clinical scrutiny as SARS-CoV-2. The genetic, immunological, and environmental factors influencing disease severity and post-infection clinical outcomes, known as correlates of immunity, remain largely undefined. Clinical outcomes of SARS-CoV-2 infection vary widely, ranging from asymptomatic cases to those with life-threatening COVID-19 symptoms. While most infected individuals return to their former health and fitness within a few weeks, some develop debilitating chronic symptoms, referred to as long-COVID. Autoimmune responses have been proposed as one of the factors influencing long-COVID and the severity of SARS-CoV-2 infection. The association between viral infections and autoimmune pathologies is not new. Viruses such as Epstein-Barr virus and cytomegalovirus, among others, have been shown to induce the production of autoantibodies and the onset of autoimmune conditions. Given the extensive literature on SARS-CoV-2, here we review current evidence on SARS-CoV-2-induced autoimmune pathologies, with a focus on autoantibodies. We closely examine mechanisms driving autoantibody production, particularly their connection with disease severity and long-COVID.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».