Autoantibodies neutralizing type I IFNs in 40% of patients with WNV encephalitis in seven new cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mosquito-borne West Nile virus (WNV) infection is a growing global health problem. About 0.5% of infected individuals develop encephalitis. We previously showed that 40% of patients in six cohorts had WNV encephalitis because of circulating auto-antibodies (auto-Abs) neutralizing type I IFNs. In seven new cohorts, we found that the prevalence of auto-Abs was highest (40% [17-44%]) in patients with encephalitis, and very low in a small sample of individuals with asymptomatic or mild infection. In the 13 European, Middle-Eastern and American cohorts available, odds ratios for WNV encephalitis in individuals with these auto-Abs relative to those without them in a large sample of the general population untested for WNV infection range from ∼20 (OR=17.7; 95% CI: 13.8-22.8, p <10 −16 ) for auto-Abs neutralizing only 100 pg/mL IFN-α2 and/or IFN-ω to >2000 (OR=2218.4; 95% CI: 125.1-39337.7, p <10 −16 ) for auto-Abs neutralizing high concentrations of IFN-α2 and high or low concentrations of IFN-ω. Pre-existing autoantibodies neutralizing type I IFNs are therefore causal for WNV encephalitis in about 40% of patients. Summary In 13 cohorts of individuals with WNV infection, the risk of WNV encephalitis is increased 20 to >2,000 times by circulating auto-Abs neutralizing type I IFNs, depending on the concentration and combination of type I IFNs neutralized and patient age.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».