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Enregistrement W4413880181 · doi:10.2147/ijgm.s534539

Associations Between Inflammatory and Catecholamine Markers and Clinical Outcomes in People with Post-Acute SARS-CoV-2 Infection

2025· article· en· W4413880181 sur OpenAlexaboutno aff
Lynn H. Gerber, Michael Estep, Leyla de Avila, Jillian Kallman Price, Ali A. Weinstein, Maria Stepanova, Aybike Birerdinc, Zobair M. Younossi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of General Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakPandemicInflammationImmunologyIntensive care medicineBioinformaticsVirologyInternal medicineDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The diagnosis of post-acute SARS-CoV-2 infection (PASC) is broad, referring to new or persistent health problems >four weeks after being infected with SARSCoV-2. The aim of this study was to determine whether cytokines, chemokines or catecholamine levels could specify the clinical condition. Patients and Methods: Seventy-nine participants participated in person to study PASC. They were average 51 years (mean), 52% female, 62% Caucasian, 11% African American and 37% Hispanic with a mean BMI of 30.5. Most prevalent symptoms were fatigue, memory loss and shortness of breath. We extracted co-morbid conditions, length of hospital stay and course and laboratory values; medications, history of regular exercise (total of 150 minutes/week), measures of cognition (PCCOG), including Color Word Interference Test (CWIT), Coding, Arithmetic, Matrix Reasoning), clinical assessment of health behavior change, and several patient reported outcomes (PROs) (Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), health-related quality of life instrument (EQ5D), anxiety and depression (GAD7, PHQ9) and fatigue (Functional Assessment of Chronic Illness Therapy - Fatigue (FACIT-F). Results: These data suggest that people with PASC are more likely to report lower levels of physical well-being, emotional well-being and higher fatigue levels than the non-PASC population. Epinephrine levels correlate statistically significantly with PROs (p<0.05), for overall FACIT-F, as well as the physical and functional subscales. The fatigue severity self-report, PHQ9 and number of symptoms were also significantly correlated. Interleukin-1 beta (IL1b) was inversely correlated with the Physical Well Being (PWB) and Emotional Well Being (EWB) FACIT-F subscales, the GAD7 and the PCCOG scale (p<0.05). Conclusion: Participants in this observational study of PASC report lower levels of emotional, physical well-being, more fatigue, anxiety and depression than are reported in population norms. Epinephrine and IL1b correlate with these findings and may offer a biological measurement, providing clinically useful information for tracking persistence or recovery. These findings may encourage further study to develop newer treatment approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,362 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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