COVID-19 AND POST COVID-19 AND THE EMERGENCE OF SLE AND EXACERBATIONS
Notice bibliographique
Résumé
O046a / #565 Topic:AS01 - Adaptive Immunity ABSTRACT CONCURRENT SESSION 08: RECENT ADVANCES IN LUPUS BIOMARKERS 23-05-2025 1:40 PM - 2:40 PM Background/Purpose Covid-19 virus is an autoimmune virus and more notorious than EBV. It induces autoimmune diseases by hyperstimulation combined with induction of autoimmune disease by molecular mimicry. There are many autoimmune conditions which have emerged following the COVID 19 infection. One of them is SLE. We will summarize the various publications discussing de novo eruption of SLE as well as induction of exacerbation. Methods We assume the possibility of an alternative course of COVID-19, which develops in genetically predisposed individuals with a stronger immune response, in which it predominantly affects the cells of the nervous system, possibly with the presence of an autoimmune component, which might have similarity with chronic fatigue syndrome or autoimmune dysautonomia. Results We will discuss all the autoimmune ramifications of the virus, the CFS / fibromyalgia / post Covid syndrome.[1-7] and their association with SLE. Conclusions The detection of novel autoantibodies to the autonomic nervous system receptors will explain the pathogenic mechanism of many of the new complaints.References: [1.] Shoenfeld Y. Clin Immunol 2020;214:108384. [2.] Cabral-Marques O. Nature Commun 2022;13:1220. [3.] Dotan A. Int J Infect Dis 2022;114:233-5. [4.] Jara LJ. Clin Rheumatol 2022;41:1603-9. [5.] Ehrenfeld M. Autoimmun Rev 2020;19:102597. [6.] Perricone C. Immunol Res 2020;68:213-24. [7.] Halpert G. Autoimmun Rev 2020;19:102695.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».