Cytokine, chemokine, and acute-phase protein profiles in plasma as correlative biomarkers of clinical outcomes for patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease identified in 2019 (COVID-19), caused by severe acute respiratory syndrome-coronavirus-2, had a global impact on human health and the economy. The aim of this study was to quantify cytokines, chemokines, and acute phase proteins in the plasma of patients with COVID-19 to elucidate potential biomarkers to inform prognostic and treatment decisions. Clustering analysis using the K-prototypes method identified underlying biological patterns in patients with COVID-19. The penalized multinomial logistic regression analysis identified two comorbidities (hypertension, congestive heart failure) and thirteen analytes as potential risk factors for COVID-19 progression with 88.2% accuracy. Based on a patient's age, high concentrations of interleukin (IL)-6, monocyte chemoattractant protein-1, and pentraxin 3 were important biomarkers for lethal COVID-19. Decreased concentrations of interferon gamma-induced protein-10, IL-10, and soluble tumor necrosis factor receptor I were found to be associated with mild COVID-19, while increasing concentrations of these analytes could be used to predict COVID-19 severity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».