A COVID-19 E O DESENVOLVIMENTO DE DOENÇAS AUTOIMUNES: UMA REVISÃO DE LITERATURA
Bibliographic record
Abstract
INTRODUO: Doena autoimune consiste na presena de clulas imunolgicas defeituosas que perdem sua capacidade de discriminar os antgenos prprios dos no prprios e comeam a produzir autoanticorpos, atacando assim estruturas, quando de fato deveriam fazer parte dos componentes de defesa do organismo.Desse modo, sabe-se que a pandemia da COVID-19, que se iniciou no Brasil durante o ano de 2020, levou a muitos pacientes desenvolverem produo acentuada de autoanticorpos em resposta infeco pelo SARS-CoV-2, evoluindo em diversas ocasies, para doenas autoimunes.OBJETIVOS: Entender a relao da infeco pelo SARS-CoV-2 com o aparecimento de doenas autoimunes.METODOLOGIA: O presente estudo foi realizado a partir da busca nas bases de dados PubMed e BVS.Foram selecionados 6 artigos, publicados no perodo de 2020 a 2023, para a realizao desta reviso.RESULTADOS: A inflamao ocasionada pelo SARS-CoV-2 estimula a hipersecreo de citocinas, como TNF-, IFN- e IL-6, levando, assim, a resposta inflamatria exagerada e a supresso de linfcitos (clulas CD4+ e clulas CD8+).Sabe-se que clulas reguladoras T CD4 + controlam a resposta imunolgica mediante inibio na liberao de molculas pr-inflamatrias e ao estmulo na produo de citocinas imunossupressoras, como TGF-beta, IL-10 e IL-35, prevenindo, assim, a autoimunidade.Portanto, os efeitos deletrios na homeostase da resposta imune devido alta concentrao de citocinas na COVID-19 podem contribuir para o aparecimento de doenas autoimunes, o aumento do perodo de infeco e, consequentemente, do risco de bito, pois amplia a chance de desenvolver coagulao intravascular disseminada (DIC) e levar falncia vrios rgos em decorrncia da resposta inflamatria exacerbada.CONCLUSO: Diante do exposto, foi comprovada a relao da infeco pelo SARS-CoV-2 e o surgimento de doenas autoimunes.Portanto, imprescindvel a elaborao de mais estudos acerca dessa temtica, principalmente no que tange investigao precisa da epidemiologia,
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.004 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".