Serum Cytokines During Acute Respiratory Infection and Relationship to Age
Notice bibliographique
Résumé
Influenza and other seasonal respiratory viruses affect millions annually. While age is generally known to be correlated with risk and outcome, the mechanisms underlying these differences, especially in the infected, have been poorly defined. Previous studies have focused primarily on cell-subset shifts in older adults, leaving a gap in understanding of how cytokine responses vary across the full age spectrum. Cytokine data from Luminex assays were compiled from Stanford clinical studies and after batch control filtering, the dataset included 181 healthy individuals (ages 4-97) and 27 symptomatic individuals (mostly confirmed influenza, ages 14-77). Ordinary least squares regression was applied to assess cytokine differences due to infection status, age, and their interaction, with statistical significance defined as p<0.05. The results illustrated that pro-inflammatory cytokines were found to be significantly elevated in infected individuals, with a trend of stronger effects in the young supported by comparison of intercepts between the regressions for the healthy and infected cohorts. The concept of inflammaging was also seen through several biomarkers with significant non-zero slopes in healthy cohorts that were not well-established in prior research. Our findings reveal both expected and novel cytokine behavior in influenza infection across a wide range of ages. By incorporating younger individuals and including age as a continuous variable, the study makes progress towards a deeper understanding of the changes in the immune system and its response to influenza across the lifespan.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».