Th1/Th2 immune regulation and functional resilience in older adults following severe COVID-19: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults recovering from severe COVID-19 exhibit heterogeneous trajectories, ranging from persistent frailty to full functional recovery. The biological mechanisms underpinning resilience in this population remain poorly defined. This study aimed to investigate the association between Th1/Th2 immune regulation and functional resilience, defined as improvement in frailty status, among older survivors of severe COVID-19. METHODS: We conducted a prospective study at a tertiary respiratory center in Mexico. Twenty-four patients aged 65 or older with a history of severe COVID-19 were assessed at 4 and 12 months post-discharge. Frailty was evaluated using a validated phenotype adapted for the Mexican population. Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were analyzed by flow cytometry to quantify CD4+ T cell subsets, cytokine production (IFN-γ, TNF, and IL-10), and the expression of T-bet, GATA-3, and TIM-3. RESULTS: Thirteen participants showed improved frailty status over 12 months. Resilient patients exhibited a higher Th1/Th2 (T-bet/GATA-3) ratio at 4 months post-discharge and increased IFN-γ and TNF production at 12 months. TIM-3 expression on CD4+ cells and circulating levels were also elevated in the resilient group. CONCLUSIONS: A Th1-skewed immune profile early after recovery and sustained proinflammatory cytokine activity are associated with resilience in older adults following severe COVID-19. These findings offer insight into immune mechanisms that may support functional recovery in aging populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».