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Record W4316286421 · doi:10.34119/bjhrv6n1-058

Análise das citocinas inflamatórias IL-4, IL-8 e interferon-gama em pacientes infectados pelo Sars-Cov2 na fase aguda

2023· article· pt· W4316286421 on OpenAlexaff
Tarik Oliveira Nader, Tufik Oliveira Nader, Edileine Dellalibera, Renata Dellalibera-Joviliano

Bibliographic record

VenueBrazilian Journal of Health Review · 2023
Typearticle
Languagept
FieldComputer Science
TopicHealthcare during COVID-19 Pandemic
Canadian institutionsCentre Casa
Fundersnot available
KeywordsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Molecular biologyMedicineBiologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: Apesar da alta taxa de contaminação, o espectro clínico e sintomatológico da COVID-19 varia desde casos assintomáticos a casos de insuficiência respiratória aguda e morte. Nesse sentido, o estudo da patogênese do coronavírus SARS-Cov-2, especialmente as citocinas envolvidas, torna-se essencial para a compreensão da doença. No cenário da COVID-19, estudos clínicos indicaram que certo tempo após a infecção viral desenvolve-se uma grande liberação de citocinas, fatores tumorais (TNFs) e quimiocinas, atraindo uma elevada quantidade de células inflamatórias para o local de infecção A hipercitocinemia apresenta-se como um fator importante para o agravo clínico, já que a liberação excessiva de citocinas pelo paciente gera danos teciduais e a eficácia da resposta imunológica contra o patógeno é prejudicada. Objetivo: A presente revisão possui como objetivo analisar especificamente os níveis séricos das citocinas interferon-gama (IFN-γ), IL-4 e IL-8, levando em conta sua importância no desenvolvimento do quadro viral. Métodos: O presente trabalho trata-se de um estudo bibliográfico do tipo revisão integrativa da literatura de trabalhos publicados base de dados PubMed. Os filtros foram definidos para trabalhos de língua inglesa, com texto completo disponível e publicados a partir do ano de 2019 e até dezembro de 2021. Foram excluídos os artigos que não abordavam as citocinas selecionadas, apresentavam abordagem in vitro, relacionavam COVID-19 com outras patologias, não coletaram amostra do sangue, plasma ou soro, não compararam indivíduos saudáveis-infectados ou relação de severidade, analisavam tratamentos ou testes de reatividade, não apresentavam quantificação das citocinas foco ou eram trabalhos do tipo revisão, série de casos ou carta ao editor. Assim, 27 artigos foram aprovados pelos critérios de inclusão e exclusão supracitados e foram inclusos na presente revisão. Resultados: A análise da concentração sérica do IFN-γ demonstrou, consistentemente, a elevação dessa citocina em pacientes infectados em relação a indivíduos saudáveis, além de alguns trabalhos relacionarem o IFN-γ à severidade da doença e a morte. Já a IL-4 apresentou-se, na maioria dos casos, não relacionada a progressão da doença, entretanto, trabalhos encontraram níveis elevados de IL-4 na fase tardia da patologia do COVID-19, corroborando com o conhecimento da atuação dessa citocina na regeneração de danos e controle dos níveis de citocinas pró-inflamatórias. A análise dos níveis séricos da IL-8 demonstrou que esta citocina se apresentou consistentemente elevada em todos os pacientes com COVID-19, exibindo boa capacidade de predição da gravidade e da mortalidade em pacientes infectados pelo vírus. Conclusão: Conclui-se que o IFN-γ, a IL-4 e, em especial, a IL-8 influenciam na progressão da patologia da COVID-19, seja no desenvolvimento exacerbado da resposta inflamatória (IFN-γ e IL-8), seja nos processos de regeneração e modulação imunológica que ocorrem na fase tardia da doença (IL-4).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.017
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.750
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0170.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0020.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0040.001
Research integrity0.0000.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.072
GPT teacher head0.397
Teacher spread0.325 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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