Pneimonijas, pazemināta skābekļa piesātinājuma procenta un imūnsistēmas aktivācijas krustojumi izraisa depresiju, trauksmi un hroniska noguruma sindromam līdzīgus Covid izraisītus simptomus-19: nomotētiska tīkla pieeja

e Psihiatrijas nodaļa, Medicīnas fakultāte, Čulalongkornas Universitāte, Bangkoka, Taizeme

Lai iegūtu vairāk informācijas:ali.ma@wecistanche.com

KOPSAVILKUMS

Fons

COVID-19ir saistīta arneiropsihiatriskaissimptomi, tostarp pastiprināta depresija, trauksme unhroniska noguruma sindromam (CFS) līdzīgi un psihosomatiski simptomi.

Mērķi

Lai definētu saistību starp afektīviem un CFS līdzīgiem simptomiemCOVID-19un krūtis aprēķinātstomogrāfijas skenēšanas anomālijas (CCTA), skābekļa piesātinājums (SpO2), interleikīns (IL)-6, IL-10, C-reaktīvais proteīns(CRP), albumīns, kalcijs, magnijs, šķīstošais angiotenzīnu konvertējošais enzīms (ACE2) un šķīstošais uzlabotais enzīmsglikācijas produkti (sRAGE).

Metode

Iepriekš minētie biomarķieri tika novērtēti 60COVID-19pacienti un 30 veselas kontroles personas, kurām bija meaHamiltona depresijas (HDRS) un trauksmes (HAM-A), kā arī fibromialģijas unHronisks nogurums (FF) Vērtēšanas skalas.

Rezultāti

Daļēja mazāko kvadrātu-SEM analīze parādīja, ka uzticamus latentos vektorus var iegūt no a) atslēgasdepresijas un trauksmes un psihosomatiskie simptomi (fizioafektīvie jeb PA-kodols), b) IL-6, IL-10, CRP, albumīns, kalcijs un sRAGE (imūnās atbildes kodols); un c) dažādas CCTA (tostarp slīpētais stikls).necaurredzamība, konsolidācija un traks bruģēšana) un pazemināts SpO2 procents (plaušu bojājumi). PLS parādīja, ka 70,0 procenti nodispersija PA kodolā tika izskaidrota ar imūnās atbildes un plaušu bojājumu latento vektoru regresiju.Viens izplatīts "infekcijas-imūn-iekaisuma (III) kodols" ir ar pneimoniju saistīto CCTA pamatā, pazeminātsSpO2 un imūnsistēmas aktivizēšana, un šis III kodols izskaidro 70 procentus no PA kodola dispersijas un būtisku daļumelanholijas, bezmiega un neirokognitīvo simptomu atšķirības.

Diskusija

Akūtu SARS-CoV-2 infekciju pavada plaušu bojājumi un pazemināts SpO2, kas var izraisītaktivizēti imūniekaisuma ceļi, kas mediē pirmo ietekmi uz PA kodolu un citiemSARS-CoV-2 infekcijas izraisīti neiropsihiski simptomi.

Noklikšķiniet uz Cistanche UK produktiem

1. Ievads

SARS koronavīruss 2 (SARS-CoV-2) 2020. gada novembra beigās skāra vairāk nekā 157 miljonus cilvēku visā pasaulē, un līdz 2021. gada maijam miruši vairāk nekā 3,27 miljoni cilvēku (Coronavirus-Resource-Center, 2021). SARS-CoV-2 infekcijai ir plašs klīniskais diapazons, sākot no asimptomātiskas infekcijas, vieglas slimības, vidēji smagas augšējo elpceļu slimības līdz smagai vīrusu pneimonijai ar elpošanas mazspēju un pat nāvi (Krishnan et al., 2021; Melnkalne et al. al., 2021; Zhou et al., 2020). Krūškurvja attēlveidošana, īpaši datortomogrāfijas skenēšana (CT skenēšana), ir ļoti svarīga COVID-19 infekcijas diagnosticēšanai, pārvaldībai un novērošanai (Fang et al., 2020; Zhang et al., 2020a). Krūškurvja datortomogrāfijas skenēšanas anomālijas (CCTA), tostarp pieslīpēta stikla necaurredzamība (GGO), plaušu blīvēšanas apgabali, kas atbilst atlikušajiem bojājumiem, pneimonijas konsolidācija un trakas bruģēšanas tendences, tiek novērotas 78,3 procentos RT-PCR testa pozitīvā COVID{26. }} pacientiem un ir saistīti ar zemāku perifēro skābekļa piesātinājumu (SpO2) (Al-Hakeim et al., 2021). SARS-CoV-2 var izraisīt pārspīlētu saimniekorganisma imūnreakciju, kas var izraisīt plaušu patoloģiju (Huang et al., 2020; Hui and Zumla, 2019) un orgānu disfunkcijas, ko izraisa tieši vīrusa izraisīti audu bojājumi, sistēmiskā iekaisuma reakcija un abu sinerģiskā iedarbība (Darif et al., 2021). Smago plaušu bojājumu un plaušu iekaisumu, ko izraisa COVID-19, pavada paaugstināts pro-iekaisuma citokīnu, tostarp interleikīna-6 (IL-6) un kemokīnu līmenis (Liu et al., 2020a; Mehta et al., 2020).

IL-6 ir viens no citokīniem, kas izraisa akūtās fāzes reakciju ar paaugstinātu pozitīvo un negatīvo akūtās fāzes proteīnu līmeni, tostarp paaugstinātu C reaktīvā proteīna C (CRP) līmeni un pazeminātu albumīna līmeni (Tanaka et al. , 2014). Jāuzsver, ka IL-6 un dažādiem pozitīviem akūtās fāzes proteīniem ir negatīva imūnregulējoša iedarbība (Maes un Carvalho, 2018). SARS-CoV-2 izraisa arī T-helper (Th)−1 pro-iekaisuma un Th-2 pretiekaisuma un T regulējošo citokīnu, piemēram, IL-10, izdalīšanos, kas ir aizsargājošas īpašības pret plaušu bojājumiem (Huang et al., 2020; Lindner et al., 2021). COVID-19 un palielinātu CCTA līmeni pavada paaugstināts seruma IL-6, CRP un IL-10, kā arī pazemināts albumīna un skābekļa piesātinājuma procents (SpO2) (Al-Hakeim et al., 2021. ). Turklāt COVID-19 pacientiem konstatējām paaugstinātu sRAGE (šķīstošo receptoru uzlabotiem glikācijas galaproduktiem) un angiotenzīnu konvertējošā enzīma 2 (ACE2) līmeni (Al-Hakeim et al., 2021). sRAGE tiek ģenerēti, izmantojot RAGE ekstracelulārā domēna proteolīzi vai alternatīvu RNS splicēšanu (Sterenczak et al., 2009; Zhang et al., 2008). AGE saistīšanās ar membrānas RAGE ierosina pro-iekaisuma transkripcijas faktoru transkripciju (Macaione et al., 2007; Tobon-Velasco et al., 2014) ar sekojošu IL-6 un citu iekaisuma mediatoru veidošanos (Wang un Liu, 2016). sACE2 tiek atdalīts no ar membrānu saistītā ACE2 un tādējādi tiek izdalīts ārpusšūnu vidē (Lambert et al., 2005). COVID-19 vīruss var ar augstu afinitāti saistīties ar cilvēka šūnām caur ACE2 receptoriem, izraisot vīrusa endocitozi (Pouya et al., 2020; Vlachakis et al., 2020).

COVID{0}} bieži ir saistīts ar garīgās veselības simptomiem. Depresija ir 27 procentiem uzņemto COVID-19 pacientu, trauksme ir 67 procentiem un miega traucējumi ir 63 procenti (Yadav et al., 2021). Citā pētījumā tika ziņots par paaugstinātu depresijas izplatību (29,2 procenti) pacientiem, kuriem bija COVID{8}} infekcija (Zhang et al., 2020b). Trauksmes līmenis pacientiem ar COVID{10}} ir saistīts ar stāvokļa smagumu un blakusslimībām (Yadav et al., 2021). COVID{12}} ietekme uz garastāvokļa simptomiem bieži tiek aprakstīta kā psiholoģiskas ietekmes sekas. Tādējādi ne tikai cilvēkiem ar COVID{13}}, bet arī cilvēkiem, kuriem ir bijusi saskarsme ar COVID-19 inficētām personām, ir paaugstināts depresijas un trauksmes līmenis (Cao et al., 2020; Oxley et al., 2020; Wang et al., 2020). Turklāt pašizolācija bloķēšanas laikā ir saistīta ar paaugstinātu depresijas un trauksmes simptomu izplatību, un tas tika skaidrots ar izolācijas sajūtu (Gualano et al., 2020; Xiao et al., 2020a, b). Pacientiem ar smagu depresiju vai bipolāriem traucējumiem ir paaugstināts psiholoģiskais stress, reaģējot uz šīm SARS-CoV{22}}saistītajām parādībām (Van Rheenen et al., 2020). Xiang et al. (Xiang et al., 2020) ziņoja, ka pacientiem ar COVID-19 ir lielāka iespēja saskarties ar neiropsihiskiem sindromiem, jo ​​viņiem ir stigma, kas saistīta ar slimību, un satraukums par infekcijas ietekmi. Kornilaki (Kornilaki, 2021) ziņoja, ka paaugstināts depresijas, negatīvās ietekmes un trauksmes līmenis ir COVID{27}} simptomu vai karantīnas stāvokļa rezultāts. Tomēr tagad ir pierādījumi, ka garastāvokļa traucējumiem, tostarp depresijai un trauksmei, ir organisks substrāts, un tiem raksturīgi aktivizēti imūniekaisuma ceļi (Maes et al., 1990; Maes and Carvalho, 2018), tostarp paaugstināts pretiekaisuma un pretiekaisuma līmenis. iekaisuma citokīni un akūtās fāzes reakcija, par ko liecina augstāks CRP līmenis un pazemināts albumīna līmenis (Maes, 1993; Maes et al., 1993).

Ir arī pierādījumi, ka šiem neiroimūnajiem ceļiem ir kaitīga ietekme uz pelēkās un baltās vielas neiroplastiskumu, tādējādi izraisot garastāvokļa traucējumiem raksturīgās biouzvedības izmaiņas (Leonard and Maes, 2012). Tāpēc ir lietderīgi uzskatīt, ka COVID-19 izraisītos garastāvokļa simptomus vismaz daļēji ietekmē neiroimūnie ceļi. Cilvēki ar COVID-19 arī bieži cieš no garīga noguruma, fiziska noguruma, viegla koncentrēšanās zuduma, neirokognitīviem traucējumiem, galvassāpēm un mialģijas (Borges do Nascimento et al., 2020; Liu et al., 2020b; Zhang et al. ., 2020c; Zhu et al., 2020), simptomi, kas atgādina mialģisko encefalomielītu/hroniskā noguruma sindromu (ME/CFS) (Maes un Twisk, 2010). Tāpat kā ar garastāvokļa traucējumiem, pacientiem ar ME/CFS ir aktivizēti neiroimūnie ceļi ar paaugstinātu pro- un pretiekaisuma citokīnu līmeni, akūtās fāzes reakciju un vairākām slāpekļa oksidatīvā bojājuma pazīmēm (Bjørklund et al., 2020b; Morris un Maes, 2013). Neskatoties uz to, neviens pētījums nav definējis afektīvu un ME/CFS līdzīgu simptomu imūnsistēmas ceļus cilvēkiem ar COVID-19. Tādējādi šī pētījuma mērķis bija noteikt saistību starp afektīviem un ME/CFS līdzīgiem simptomiem un a) CCTA un SpO2, un b) IL-6, IL-10, CRP, albumīnu, kalcijs, magnijs, sACE2 un sRAGE COVID-19 gadījumā. Konkrētā hipotēze ir tāda, ka garastāvoklis un ME/CFS līdzīgi simptomi COVID-19 gadījumā ir būtiski un pozitīvi saistīti ar CCTA, IL-6, IL-10, CRP, sACE2 un sRAGE, un negatīvi ar SpO2, albumīnu, kalciju un magniju.

2. Priekšmeti un metodes

2.1. Priekšmeti

2.1.1. Klīniskie mērījumi

Vecākais psihiatrs novērtēja 21-item Hamiltona depresijas vērtējuma skalas (HDRS) punktu (Hamilton, 1960). Mēs novērtējām pirmos 17 vienumus, lai novērtētu slimības smagumu, savukārt 18. vienums (diennakts svārstības) tika izmantots apvienotajos rādītājos (skatīt zemāk). Trauksmes simptomu smagums tika mērīts, izmantojot Hamiltona trauksmes novērtējuma skalu (HAM-A) (Hamilton, 1959). Turklāt tika aprēķināti trīs HDRS un divi HAM-A apakšdomēnu rādītāji, kā paskaidrots iepriekš (Almulla et al., 2021). HDRS apakšdomēns bija a) galvenais depresijas simptomu domēns (HDRS atslēga), proti, nomākta garastāvokļa un vainas sajūtas un pašnāvības domu summa (bet bez darba un aktivitāšu zaudēšanas); b) psihosomatisko simptomu joma (psihosomatiskā HDRS), proti, trauksmes somatisko plus somatisko simptomu, kuņģa-zarnu trakta un somatisko simptomu, vispārējo plus dzimumorgānu simptomu plus hipohondriāze summa; un c) melanholisko simptomu apgabals (melanholijas HDRS), proti, vēlīnā bezmiega plus psihomotorās atpalicības, kā arī dienas svārstību un svara zuduma summa. HAM-A apakšdomēna rādītāji bija a) galvenais trauksmes simptomu apgabals (atslēga HAM-A), proti, satraukta garastāvokļa plus spriedzes un baiļu, kā arī satrauktas uzvedības summa intervijas laikā; un b) HAM-A psihosomatisko simptomu domēns (psihosomatiskais HAM-A), proti, somatisko muskuļu plus somatisko sensoro plus kardiovaskulāro simptomu plus kuņģa-zarnu trakta simptomu plus uroģenitālās sistēmas simptomi plus veģetatīvie simptomi (bet ne elpošanas simptomi).

Tas pats vecākais psihiatrs novērtēja arī fibromialģijas un hroniskā noguruma sindroma (FF) skalu (Zachrisson et al., 2002). Šī skala novērtē 12 FF simptomus, proti, FF1: muskuļu sāpes, FF2: muskuļu sasprindzinājums, FF3: nogurums, FF4: koncentrēšanās grūtības, FF5: atmiņas traucējumi, FF6: aizkaitināmība, FF7: skumjas, FF8: miega traucējumi, FF9: veģetatīvie traucējumi, FF10: kairinātas zarnas, FF11: galvassāpes un FF12: gripai līdzīgs savārgums. Mēs izmantojām visu vienumu kopējo summu kā fizio-somatisko simptomu vispārējā smaguma indeksu (Kanchanatawan et al., 2018). Mēs arī aprēķinājām tīru psihosomatisku FF rezultātu (psihosomatiskā FF) kā FF1 plus FF2 plus FF3 plus FF9 plus FF10 plus FF11 plus FF12 summu. Līdz ar to mēs aprēķinājām visu psihosomatisko rādītāju summu, proti, z psihosomatiskā HDRS punktu plus z psihosomatiskā HAM-A plus z psihosomatiskā FF. Turklāt mēs aprēķinājām z saliktos punktus, kas atspoguļo kognitīvos traucējumus kā z HAM-A 5. vienums plus z FF4 plus z FF5. Visbeidzot, mēs arī aprēķinājām bezmiega z salikto rezultātu kā z HDRS 4., 5. un 6. vienumu plus z HAMA 4. vienums plus z FF8. Tabakas lietošanas traucējumu (TUD) diagnoze tika noteikta, izmantojot DSM-IV-RT kritērijus. Ķermeņa masas indekss (ĶMI) tika noteikts, dalot svaru kilogramos ar augstumu metros kvadrātā.

2.1.2. Biomarķieru mērījumi

RT-PCR testi tika veikti, izmantojot Applied Biosystems® QuantStudio™ 5 reāllaika PCR sistēmu (Thermo Fisher Scientific), ko piegādāja Life Technologies Holdings Pte Ltd. (Marsiling Industrial Estate, Singapūra), izmantojot Lyra® Direct SARS-CoV{{4. }} reāllaika RT PCR testa komplekti (Quidel Corporation, CA, ASV). Šis komplekts piedāvā reāllaika RT-PCR testu cilvēka SARS-CoV-2 noteikšanai vīrusa RNS, kas izolēts no deguna, nazofaringeāla vai orofaringeāla uztriepju paraugiem. Tests ir paredzēts SARS-CoV{11}} vīrusa nestrukturālā poliproteīna (pp1ab) noteikšanai. Procedūras tika veiktas, kā norādīts komplekta lietošanas pamācībā. CCTA tika mērīti, izmantojot SOMATOM Concept AS (Siemens, Minhene, Vācija). Mēs izmantojām pasaules standarta nomenklatūru (Franquet, 2011; Hansell et al., 2008), lai novērtētu GGO, plaušu blīvēšanas reģionus, kas saistīti ar latentiem bojājumiem, pneimoniju konsolidāciju un trakās bruģēšanas tendences (Kwee un Kwee, 2020) Pēc nakts badošanās (vismaz 10 h) un pirms brokastīm mēs paņēmām asiņu paraugus no pulksten 7.30 līdz 9.00. Tika paņemti venozo asiņu paraugi (5 ml) un ievietoti sterilās vienkāršās mēģenēs. Paraugi, kas bija hemolizēti, tika noraidīti. Sarecētie asins paraugi tika centrifugēti piecas minūtes ar ātrumu 3000 apgr./min pēc desmit minūtēm, un serums tika noņemts un pārnests uz trim svaigām Eppendorf mēģenēm. IgG un IgM tika mērīti pacientu un kontroles grupu serumos, izmantojot kvalitatīvu ACON® COVID-19 IgG/IgM ātro skrīningu. Komplektiem ir 99,1% jutība un 98,2% uzticamība. Mēs iekļāvām tikai pacientus ar pozitīviem IgM testiem. CRP tika mērīts kvalitatīvi un daļēji kvantitatīvi cilvēka serumā, izmantojot C-reaktīvā proteīna (CRP) lateksa priekšmetstikliņu testu (Spin react®, Barselona, ​​Spānija). Mēs izmantojām Melsin Medical Co. (Jilin, Ķīna) ELISA komplektus, lai noteiktu seruma IL-6, IL-10, sRAGE un sACE2. Visi analīti uzrādīja starppārbaudes CV < 12="" procenti.="" biolabo®,="" maizy,="" francija,="" piegādāja="" spektrofotometriskos="" komplektus,="" lai="" pārbaudītu="" kopējo="" kalcija,="" albumīna="" un="" magnija="">

2.2. Statistiskā analīze

Mēs izmantojām dispersijas analīzi (ANOVA), lai pārbaudītu, vai starp diagnostikas grupām pastāv atšķirības skalas mainīgajos. Lai pārbaudītu, vai pastāv būtiskas saistības starp nominālajiem mainīgajiem, tika izmantota nejaušības tabulu analīze (χ{0}}tests). Lai pārbaudītu saistību starp biomarķieriem un klīniskajiem rādītājiem, mēs izmantojām korelācijas matricas, kuru pamatā bija Pīrsona produkta un momenta korelācijas koeficienti. Lai definētu asociācijas starp diagnozi un biomarķieriem, mēs izmantojām viendimensiju vispārinātu lineāro modeli (GLM). Līdz ar to mēs veicām aizsargātus pāru salīdzinājumus starp ārstēšanas līdzekļiem. Lai labotu vairākus salīdzinājumus, tika izmantota viltus atklāšanas ātruma p-korekcija (Benjamini un Hochberg, 1995). Tika izmantota vairāku regresijas analīze, lai noteiktu svarīgākos biomarķierus, kas prognozē reitingu skalas punktus, vienlaikus ņemot vērā demogrāfisko datu (piemēram, vecuma un izglītības) ietekmi. Mēs izmantojām automatizētu pakāpenisku metodi ar p-to-entry 0.05 un p-to-remove vērtību 0,06. Mēs pārbaudījām R2 izmaiņas, daudzfaktoru normalitāti (Kuka attālums un sviras efekts), homoskedastiskumu (ar White un modificēto Breusch-Pagan testu) un daudzkolinearitāti (izmantojot tolerances un dispersijas inflācijas koeficientu). Visi regresijas analīžu rezultāti tika bootstrapped (5.000 paraugi), un pēdējie rezultāti tiek parādīti, ja rezultāti nesakrīt. Visi testi bija divpusēji, un nozīmīgums tika iestatīts uz p=0.05. Visas statistiskās analīzes tika veiktas, izmantojot IBM SPSS windows versiju 25, 2017.

Mēs izmantojām viedo daļējo mazāko kvadrātu (SmartPLS) — SEM ceļa analīzi (Ringle et al., 2{{10}}12), lai novērtētu daudzpakāpju vairāku starpniecības ceļu starp ievades mainīgajiem (biomarķieriem un CCTA) un klīniskā novērtējuma skalas rādītāji. Pēdējais tika ievadīts kā latentais vektors, kas iegūts no dažādiem kopējiem un apakšdomēnu rādītājiem. Izejas mainīgie, kurus nevarēja apvienot latentos vektoros, tika ievadīti kā atsevišķi rādītāji. Primārie ievades mainīgie tika ievadīti (ja iespējams) kā viens latentais vektors, kas ietver CCTA, GGO, konsolidāciju vai citus CCTAS un SpO2 (apzīmēts kā COVID-19 pneimonija). Tika uzskatīts, ka biomarķieru dati (daļēji) veicina COVID-19 pneimonijas ietekmi uz simptomu jomām. Ievades biomarķieru mainīgie tika (ja iespējams) apvienoti vienā latentā vektorā, kas atspoguļo imūnsistēmas aktivāciju (piemēram, IL-6, CRP, IL-10, sRAGE, albumīns, kalcijs), un pārējie biomarķieri tika ievadīti kā atsevišķi. rādītājiem. Latentie vektori tika konceptualizēti kā atstarojoši modeļi. Mēs veicām pilnīgu SmartPLS analīzi, izmantojot 5.000 bootstrap paraugus tikai tad, ja iekšējie/ārējie modeļi atbilda konkrētiem kvalitātes datiem: a) Apstiprinošā Tetrad analīze apstiprina, ka latentie vektori nav nepareizi norādīti kā atstarojoši modeļi; b) kopējā ceļa modeļa atbilstība ir adekvāta, ja SRMR < 0.08;="" c)="" ārējā="" modeļa="" latentā="" vektora="" slodzes="" ir=""> 0.666 pie p < 0.001;="" un="" d)="" latentie="" vektori="" uzrāda="" precīzu="" konstrukcijas="" derīgumu,="" par="" ko="" liecina="" vidējā="" ekstrahētā="" dispersija="" (ave)=""> 0,5, Kronbaha alfa > 0,7, rho_A > 0,8 un saliktā uzticamība > 0,7. Līdz ar to mēs veicām pilnīgu PLS ceļa analīzi 5.{26}} sāknēšanas paraugiem un aprēķinātajiem ceļa koeficientiem (ar p-vērtību), ārējām modeļa ielādēm un specifiskiem netiešiem un kopējiem efektiem. Lai pārbaudītu modeļa paredzamo veiktspēju, mēs izmantojām Blindfolding un PLSpredict ar 10-reizes šķērsvalidāciju (Shmueli et al., 2019). Lai novērtētu kompozīcijas nemainību, tika izmantota prognozētā segmentācijas analīze, vairāku grupu analīze un mērījumu nemainības novērtējums.

3. Rezultāti

3.1. Sociāli demogrāfiskie un klīniskie dati

1. tabulā ir parādīti sociāli demogrāfiskie dati kontroles grupās un divās COVID-19 pacientu grupās, kas sadalītas grupās ar normālu vai vidēji samazinātu SpO2 vērtību (lielāka par vai vienāda ar 76 procentiem) un tajos, kuriem SpO2 vērtības ir ārkārtīgi zemas (< 76%).="" patients="" with="" spo2="" <="" 76%="" are="" somewhat="" older="" than="" the="" other="" groups.="" no="" significant="" differences="" among="" these="" study="" groups="" were="" detected="" in="" bmi,="" education,="" residency,="" marital="" status,="" employment,="" and="" tud.="" patients="" with="" spo2="" <="" 76%="" had="" higher="" total="" cctas,="" ggo,="" consolidation,="" crazy-paving,="" and="" other="" chest="" abnormalities="" than="" covid="" patients="" with="" spo2="" ≥="" 76.="" the="" differences="" in="" ccta,="" crazy-paving,="" and="" other="">

3.4. Sakarības starp reitingu skalas rādītājiem un biomarķieriem

3. tabulā parādīta savstarpējās korelācijas matrica starp kopējo HDRS, FF un HAM-A rādītājiem un CCTA, SpO2 un biomarķieriem kopējā pētījuma grupā. HDRS, FF un HAM-A rādītāji uzrādīja pozitīvas nozīmīgas saistības ar CCTA, CRP, IL-6, IL-10, sRAGE un ACE2, kā arī apgrieztas korelācijas ar SpO2, albumīnu, magniju un kalciju. .

3.5. Hamiltona depresijas reitinga skalas (HDRS) rezultātu prognozēšana

HDRS kopējo un apakšdomēnu punktu daudzkārtējās regresijas rezultāti uz izmērītajiem biomarķieriem kā atkarīgiem mainīgajiem ir parādīti 4. tabulā. Regresija #1 parāda, ka 72,6 procentus no kopējā HDRS rezultāta variācijas var izskaidrot ar regresiju uz sRAGE un CCTA. (visi pozitīvi saistīti) un SpO2 (apgriezti saistīti). 2. regresija parāda, ka 65,7 procentus no kopējā HDRS rezultāta dispersijas var izskaidrot ar sRAGE (pozitīvi) un kalcija (negatīvi) regresiju. Ievērojamu daļu no galveno HDRS punktu dispersijas (39,5 procenti) var izskaidrot ar IL-6 (pozitīvi) un kalcija (apgriezti) regresiju. 4. regresija parāda, ka 43,3 procentus no psihosomatisko HDRS simptomu variācijas var izskaidrot ar CCTA un IL-10 regresiju (abi pozitīvi). 1. attēlā parādīts psihosomatiskā HDRS rezultāta daļējas regresijas grafiks uz CCTA vērtībām pēc IL-10 pielāgošanas. Turklāt IL-10 un CRP izskaidroja 30,8 procentus no psihosomatiskā HDRS rezultāta dispersijas (regresija Nr. 5). Ievērojamu daļu no melanholijas HDRS punktu dispersijas (36,2 procenti) var izskaidrot ar kalcija un SpO2 regresiju.

3.6. FF skalas punktu prognozēšana

5. tabulā parādīti vairāku regresijas analīžu rezultāti, kuros FF kopējie un apakšdomēna rādītāji ir atkarīgie mainīgie un biomarķieri kā skaidrojošie mainīgie. Mēs atklājām, ka 64,3 procentus no kopējā FF rezultāta dispersijas var izskaidrot ar regresiju uz IL-6 un sRAGE (abi pozitīvi) un SpO2 (negatīvi) (Regresija Nr. 1). 2. regresija parāda, ka 59,8 procentus no FF kopējā rezultāta dispersijas var izskaidrot ar sRAGE, CRP un IL-6 (visi pozitīvi) un kalcija (apgriezti) regresiju. Regresija Nr. 3 parādīja, ka 61,6 procentus no psihosomatisko FF simptomu variācijas var izskaidrot ar regresiju uz IL-6 un sRAGE (abi apgriezti) un SpO2 (pozitīvi). 2. attēlā parādīts daļējas regresijas grafiks psihosomatiskā FF rezultātam uz SpO2 pēc IL-6 un sRAGE pielāgošanas. Regresija Nr. 4 parādīja, ka 56,3 procentus no psihosomatiskajiem FF simptomiem var izskaidrot ar IL-6 un sRAGE (pozitīvi) un kalcija (apgriezti) regresiju. Regresija Nr. 5 parādīja, ka 46,2 procentus no noguruma rādītāja dispersijas var izskaidrot ar regresiju uz sRAGE (pozitīvi) un SpO2 (apgriezti). Regresija Nr. 6 parādīja, ka 47.{28}} procentus no noguruma rādītāja dispersijas var izskaidrot ar CRP un sRAGE (pozitīvi) un kalcija (negatīvi) regresiju.

3.7. HAM-A rezultāta prognozēšana

6. tabulā parādīti vairāku HAM-A kopējo un apakšdomēnu rādītāju regresijas rezultāti biomarķieru līmeņos, vienlaikus ņemot vērā demogrāfisko datu ietekmi. Regresija Nr. 1 parāda, ka 68.0 procentus no kopējā HAM-A rezultāta dispersijas var izskaidrot ar sRAGE un GGO (abi pozitīvi) un SpO2 un kalcija (abi apgriezti) regresiju. 3. attēlā parādīta kopējā HAM-A daļēja regresija uz sRAGE līmeņiem. sRAGE (pozitīvi) un kalcija (negatīvi) kombinācija izskaidroja 62,1 procentus no kopējā HAM-A rezultāta dispersijas (regresija #2). sRAGE un GGO izskaidroja 48,9 procentus no galveno HAM-A punktu dispersijas (regresija Nr. 3) un sRAGE un kalcijs izskaidroja 43,7 procentus no galveno HAM-A punktu dispersijas (regresija Nr. 4). Regresija Nr. 5 parāda, ka sRAGE un GGO (abi pozitīvi) un kalcijs (negatīvi) izskaidro 41,9 procentus no psihosomatiskā HAM-A rezultāta dispersijas. 6. regresijā mēs atklājām, ka 38,3 procentus no psihosomatiskā HAM-A punktu variācijas var izskaidrot ar sRAGE (pozitīvi) un kalciju (negatīvi). Visbeidzot, mēs arī pārbaudījām visu psihosomatisko simptomu summas regresiju uz biomarķieriem un atklājām, ka sRAGE un GGO (pozitīvi) un SpO2 (apgriezti) izskaidro 62,9 procentus no tā dispersijas.

3.8. PLS analīžu rezultāti

4. attēlā parādīts pirmais PLS modelis, kas veikts ar 5.000 sāknēšanas paraugiem. Melanholiju, kognitīvos simptomus un bezmiegu nevarēja iekļaut vienā latentā vektorā (zemas slodzes dēļ), un tāpēc tie tika ievadīti kā atsevišķi rādītāji. Vienu latentu vektoru varēja iegūt no galvenajiem HDRS un HAM-A rādītājiem, kā arī trim psihosomatiskajiem domēniem (apzīmēti kā fizioloģiski afektīvi vai PA kodols). Mēs arī varējām apvienot visus biomarķierus vienā latentā vektorā (apzīmēts kā imūnreakcija), izņemot sACE2 un magniju, kas tika ievadīti kā atsevišķi indikatori. Mums izdevās iegūt vienu latentu vektoru no CCTA, traka bruģēšanas, konsolidācijas, GGO un citiem CCTA, SpO2 un infekcijas (pozitīvs PCR tests un IgM antivielas), kas apzīmēta ar COVID-19 pneimoniju. Trīs latento vektoru konstrukcijas ticamības ir labas, ja AVE > 0.655, Kronbahs > 0.881, rho A > 0.873 un saliktā uzticamība > {{15} }.904. Ārējās modeļa slodzes uz trim latentiem vektoriem bija > 0.721 pie p < 0.0001.="" modeļa="" atbilstība="" bija="" laba="" ar="" srmr="0.050." cta="" parādīja,="" ka="" ārējie="" modeļi="" netika="" nepareizi="" norādīti="" kā="" atstarojoši="" modeļi.="" konstrukcijas="" krusteniski="" apstiprinātās="" imūnās="" atbildes="" reakcijas="" (0,="" 387)="" un="" pa="" kodola="" (0,="" 449)="" latento="" vektoru="" dublēšanās="" bija="" vairāk="" nekā="" piemērotas.="" pilna="" kompozīcijas="" nemainība="" tika="" iegūta,="" kā="" liecina="" uz="" prognozēšanu="" orientētas="" segmentācijas="" analīzes,="" mērījumu="" nemainības="" novērtēšanas="" un="" vairāku="" grupu="" analīzes="" rezultāti.="" visu="" konstruktīvo="" rādītāju="" q2="" predict="" vērtības="" bija="" pozitīvas,="" kas="" liecina,="" ka="" tie="" pārspēj="" visnaivāko="" etalonu.="" mēs="" noskaidrojām,="" ka="" 70,0="" procentus="" no="" pa="" kodola="" variācijas="" izskaidroja="" imūnās="" atbildes="" reakcijas="" un="" latento="" pneimonijas="" vektoru="">

Mēs noskaidrojām, ka imūnā atbilde izskaidro 29,2 procentus no melanholijas dispersijas un 9,7 procentus no kognitīvo simptomu dispersijas. Turklāt 28,7 procentus no bezmiega dispersijas izskaidroja ar pneimoniju un ĶMI (abi pozitīvi saistīti). Liela daļa imūnās atbildes dispersijas (62.0 procenti) tika izskaidrota ar latento pneimonijas vektoru. Pēdējam bija nozīmīga specifiska netieša ietekme uz PA kodolu (t=4.74, p < 0.001),="" melanholiju="" (t="" {{="" 13}}.50,="" p="">< 0.001),="" kognitīvie="" simptomi="" (t="3.89," p="">< {{43}="" }.001),="" magnija="" (t="4.50," p="">< 0,001)="" un="" ace2="" (t="7.87," p="">< 0,001),="" kuras="" visas="" izraisīja="" imūnā="" atbilde="" latentais="" vektors.="" 5.="" attēlā="" parādīta="" otrā="" pls="" ceļa="" analīze,="" kurā="" mēs="" esam="" apvienojuši="" imūnās="" atbildes="" un="" pneimonijas="" indikatorus="" vienā="" latentā="" vektorā,="" ko="" sauc="" par="" infekcijas-imūn-iekaisuma="" (iii)="" kodolu.="" modeļa="" atbilstība="" (srmr="0.051)" bija="" adekvāta,="" un="" konstrukcijas="" uzticamība="" bija="" adekvāta="" ar="" ave="0.613," kronbaha="0.947," rho="" a=""> 0,954 un salikto uzticamību > 0,953 un visas III serdes slodzes bija > 0,701 (izņemot IL-6) pie p < 0,0001.="" šis="" vektors="" netika="" nepareizi="" norādīts="" kā="" atstarojošs="" modelis.="" mēs="" noskaidrojām,="" ka="" šis="" iii="" kodols="" paredzēja="" arī="" pa="" kodolu="" un="" citus="" viena="" indikatora="">

4. Diskusija

4.1. COVID-19, afektīvi un psihosomatiski simptomi

Pirmais nozīmīgais šī pētījuma atklājums ir tāds, ka COVID{0}} ir saistīts arpaaugstināts afektīvo (ieskaitot galveno depresiju un trauksmi un melanholiju) un psihosomatisku FF simptomu, kā arī kognitīvo simptomu un bezmiega līmeni. Tā kā mēs esam izņēmuši pacientus ar primāru smagu depresiju, bipolāriem traucējumiem un trauksmes traucējumiem, šo saistību vislabāk var raksturot kā depresiju, trauksmi un psihosomatiskus (vai ME/CFS līdzīgus) Covid izraisītus simptomus-19. Šie atklājumi paplašina mūsu ievadā minētos ziņojumus, kuros ir attēlota šo simptomu parādīšanās cilvēkiem ar COVID{2}}. Depresija tika konstatēta 8,3–48,3 procentiem COVID{7}} pacientu (Gao et al., 2020; Huang and Zhao, 2020; Ozamiz-Etxebarria et al., 2020). Citi pētījumi arī ziņoja par paaugstinātu depresijas, distresa, baiļu, miega traucējumu un pašnāvības līmeni pacientiem ar COVID{12}} (Luo et al., 2020; Qiu et al., 2020). Pacienti, kuri ir inficēti (vai ir aizdomas par inficēšanos) ar COVID-19, var izjust ārkārtējas emocionālas un uzvedības reakcijas, piemēram, teroru, garlaicību, izolāciju, trauksmi, bezmiegu vai vilšanos (Shigemura et al., 2020). Pacientiem ar COVID-19 tiek novērots paaugstināts noguruma līmenis ar izplatību no 17,5 procentiem (Simani et al., 2021) līdz 53,6 procentiem (Qi et al., 2020). Hronisks nogurums ir arī galvenais ilgstošā (vēlīnā) COVID-19 sindroma simptoms (Islam et al., 2020) (D´ecary et al., 2021). Tomēr mūsu pētījums liecina, ka COVID-19 akūtā fāzē afektīvu (tostarp galveno depresijas un galveno trauksmes simptomu) un psihosomatisku FF simptomu parādīšanās ir cieši savstarpēji saistīta un ka šī simptomātiskā reakcija uz COVID-19 papildus raksturo melanholijas parādīšanās, kognitīvie simptomi un bezmiegs.

Turklāt šķiet, ka galvenie depresijas, galvenās trauksmes un psihosomatiskie FF simptomi pieder vienam un tam pašam pamatā esošajam kodolam un tāpēc šie simptomi ir vienas un tās pašas pamata parādības atspoguļojošas izpausmes, ko vislabāk var raksturot kā "fizioemocionālo kodolu". . Interesanti atzīmēt, ka šāds kodols tika izveidots arī šizofrēnijas, smagas depresijas, ME / CFS un somatoformu traucējumu gadījumā (Anderson un Maes, 2014; Kanchanatawan et al., 2019; Maes et al., 2021). No otras puses, melanholija, bezmiegs un kognitīvie simptomi neietilpst šajā kopējā fizioloģiskajā kodolā. Kā aprakstīts ievadā, korelācijas starp COVID-19 un afektīviem un psihosomatiskiem simptomiem bieži tiek konceptualizētas kā psiholoģiskas ietekmes sekas, tostarp stigma, kas saistīta ar infekciju, satraukums par iespējamām infekcijas nelabvēlīgajām sekām, izolācija un sociālās pieredzes samazināšanās, kā arī bezdarbs, kas saistīts ar karantīnu vai bloķēšanu (Benke et al., 2020; Brooks et al., 2020; Kornilaki, 2021; Xiang et al., 2020). Tomēr, kā mēs apspriedīsim nākamajā sadaļā, fizioloģiski afektīvais kodols, melanholiskie un kognitīvie simptomi un bezmiegs ir infekcijas, pneimonijas un imūnās atbildes reakcijas sekas COVID gadījumā{10}}.

KEY{0}}HAMA: galvenie trauksmes simptomi Hamiltona trauksmes vērtēšanas skalā.

4.2. Pneimonijas ietekme uz afektīviem un psihosomatiskajiem simptomiem

Otrs nozīmīgākais šī pētījuma atklājums ir tāds, ka dažādie CCTA un pazeminātie SpO2 procenti bija būtiski saistīti ar fizioloģiski afektīvā kodola parādīšanos, kā arī ar melanholiju, kognitīviem simptomiem un bezmiegu. Daudziem (līdz 70 procentiem) RT-PCR testa pozitīvajiem COVID-19 pacientiem ir CCTA (Adams et al., 2020), kas norāda uz plaušu iekaisumu, bronhiolītu, pneimoniju un plaušu fibrozi (Sadhukhan et al., 2020). . Mūsu pētījumā CCTA klātbūtne ir cieši saistīta ar pazeminātu SpO2, kas norāda, ka pneimonija un plaušu bojājumi var izraisīt samazinātu perifēro skābekļa piesātinājumu, kas bieži ir samazināts COVID-19 pacientiem un īpaši tiem, kuriem ir smagākas slimības (Dai et. al., 2020; Luks and Swenson, 2020). Klusā hipoksija ir viens no galvenajiem Covid{11}} simptomiem, lai gan tas ne vienmēr ir pirmais simptoms (Bouttell et al., 2020). Nesenā pētījumā plaušu rentgenogrāfijas novirzes, piemēram, divpusēja necaurredzamība, daudzfokāla necaurredzamība vai jebkura augšējās vai vidējās zonas necaurredzamība, bija saistītas ar papildu skābekļa nepieciešamību (Ong et al., 2021).

Ir daži pierādījumi, ka bronhīts un pneimonija ir saistīti ar smagiem depresijas simptomiem (Adams et al., 2008; Seminog and Goldacre, 2013). Turklāt pacientiem ar komorbidu pneimoniju un depresiju ir sliktāki ārstēšanas rezultāti, salīdzinot ar pacientiem bez depresijas (Kao et al., 2014). No otras puses, depresija ir arī riska faktors hospitalizācijai pneimonijas dēļ (Davydow et al., 2014). Saskaņā ar Amerikas plaušu asociācijas datiem zema enerģija, nogurums, kuņģa-zarnu trakta simptomi, neirokognitīvie traucējumi un apetītes zudums ir tipiski pneimonijas simptomi (Niederman et al., 1993). Zems skābekļa līmenis asinīs vai hipoksēmija ir saistīta arī ar depresiju un nogurumu (Zhao et al., 2017).

KEY{0}}HAMA: galvenie trauksmes simptomi Hamiltona trauksmes vērtēšanas skalā.

PH_FF: fibromialģijas un hroniskā noguruma vērtēšanas skalas (FF) psihosomatiskie simptomi.

4.3. Pneimonijas sekas daļēji ir saistītas ar imūnsistēmas aktivāciju

Trešais nozīmīgais šī pētījuma atklājums ir tāds, ka pneimonijas un pazemināta SpO2 ietekmi uz fizioloģiski afektīvo kodolu daļēji ietekmē imūnreakcija un ka pneimonijai ir arī tieša ietekme uz šo kopējo kodolu, kas liecina, ka imūnsistēma nav mediējusi citu procesu. var būt iesaistīta aktivizēšana. Turklāt pneimonijas ietekmi uz izziņu un melanholiju pilnībā ietekmē imūnsistēmas aktivizēšana. Šajā pētījumā imūnreakcija tika konceptualizēta kā kopīgs kodols, kas ir IL-6, IL-10, CRP, sRAGE (viss paaugstināts), albumīna un kalcija (abi miruši) līmeņu pamatā. Mūsu rezultāti liecina, ka COVID-19 akūtā fāze un imūnās atbildes ir cieši saistītas ar fizioloģiski afektīvo kodolu. Tagad ir pierādījumi, ka afektīvus traucējumus un ME/CFS pavada imūnreakcija (Bjørklund et al., 2020a; Gerwyn and Maes, 2017; Morris and Maes, 2013) un ka pēdējie un tā sekas var mehāniski izskaidrot slimības simptomus. fizioloģiski afektīvie kodola un kognitīvie traucējumi (Kanchanatawan et al., 2019; Leonard and Maes, 2012; Morris and Maes, 2013). Interesanti, ka ir pierādīts, ka IL-6 un IL-10 līmenis plazmā vīrusu infekcijas akūtā fāzē prognozē hroniska noguruma progresēšanu (Russell et al., 2019). Mūsu pētījumā pazemināts kalcija līmenis ir vēl viena COVID-19 imūnās atbildes latentā vektora sastāvdaļa, kas saistīta ar fizioafektīvo kodolu.

Pazemināts kalcija līmenis bieži tiek konstatēts COVID{0}} gadījumā, ja slimība nav smaga un smaga (Di Filippo et al., 2021; Pal et al., 2020), un tas bieži ir saistīts ar slimības smagumu (Sun et al., 2020; Yang et al., 2021). Turklāt ļoti zemas kalcija vērtības ir saistītas ar ARS smagumu (Sun et al., 2020) un iekaisuma reakciju (Di Filippo et al., 2021, 2020). Pazemināts kalcija līmenis var būt vīrusu infekciju laikā, jo albumīns, kas pazeminās akūtās fāzes reakcijas laikā, saistās ar kalciju un vīrusi var izmantot Ca2 plus signālus (Deng et al., 2012; Nieto-Torres et al., 2015; Zhou et al. al., 2009). Pazemināts kalcija līmenis bieži tiek novērots pacientiem ar afektīviem traucējumiem, un tas ir saistīts ar depresijas un psihosomatisku simptomu smagumu (Al-Dujaili et al., 2019). Hipokalciēmiju pavada dažādi psihosomatiski simptomi, tostarp muskuļu sasprindzinājums, sāpes un krampji, kognitīvi traucējumi, kā arī sirds un asinsvadu un elpošanas simptomi (Bove-Fenderson un Mannstadt, 2018).

Lai gan magnijs daļēji saistās ar albumīnu un ir samazināts mūsu COVID{0}} pacientiem, īpaši tiem, kuriem SpO2 vērtība ir ārkārtīgi zema, pēc slimības lomas izvērtēšanas netika konstatēta nekāda saistība ar fizioloģiski afektīvo kodolu vai kādiem citiem simptomiem. imūnā atbilde. Tomēr magnija deficītu var pavadīt nogurums, letarģija, vājums, apetītes zudums, nejutīgums, muskuļu krampji, fibromialģijai līdzīgi simptomi, depresija un aizkaitināmība (Ismail et al., 2018). Kā aprakstīts ievadā, AGE saistīšanās ar RAGE uz membrānām ierosina imūniekaisuma reakciju ar paaugstinātu IL-6 un citu citokīnu veidošanos (Macaione et al., 2007; Tobon-Velasco et al., 2014; Wang un Liu, 2016), un šī atbilde veicina ne tikai iekaisumu, bet arī šūnu proliferāciju, migrāciju, apoptozi un mikrotubulu stabilizāciju (Xie et al., 2013), un tas izskaidro, ka RAGE ceļš ir būtisks COVID gadījumā{12} } progresēšana (Yalcin Kehribar et al., 2021). Paaugstinātais sRAGE līmenis COVID-19 var būt izskaidrojams ar RAGE ekstracelulārā domēna proteolīzi (Sterenczak et al., 2009; Zhang et al., 2008), kas liecina, ka COVID{17 palielinājies sRAGE līmenis plazmā. }} var atspoguļot palielinātu membrānas RAGE ekspresiju. Interesanti, ka sRAGE piemīt pretiekaisuma īpašības, mazinot saistīšanos ar membrānu RAGE (Oczypok et al., 2017; Sternberg et al., 2008; Yang et al., 2014). Smagas depresijas un bipolāru traucējumu gadījumā sRAGE līmenis bija ievērojami zemāks nekā kontroles grupā (Emanuele et al., 2011), kas liecina, ka pazemināts līmenis var veicināt imūnreakciju garastāvokļa traucējumu gadījumā. Tādējādi paaugstinātais sRAGE līmenis mūsu pētījumā, iespējams, liecina par imūnreakciju COVID-19 gadījumā, nevis mediē pneimonijas ietekmi uz fizio-afektīvo kodolu. Hipoksija var pārregulēt ACE2 gēna ekspresiju un olbaltumvielu līmeni plaušās un nierēs, kas var veicināt COVID-19 smagumu (Shenoy et al., 2020).

Tomēr, ņemot vērā imūnās atbildes lomu, mūsu pētījumā konstatētais paaugstinātais ACE2 līmenis nebija saistīts ar afektīviem vai psihosomatiskiem rādītājiem. Svarīgi ir tas, ka mūsu PLS analīze parādīja, ka viens kopīgs "infekcijas imūn-iekaisuma kodols" ir pamatā ar pneimoniju saistītiem plaušu bojājumiem, pazeminātam SpO2 līmenim un imūnsistēmas aktivācijai un ka šis kodols izskaidro 70 procentus no fizio-somatiskā kodola dispersijas un būtisku dispersijas melanholijā (31,1 procenti), bezmiegā (30 procenti, ja to lieto kopā ar ĶMI) un neirokognitīviem traucējumiem (8,8 procenti). Tādējādi mēs varam secināt, ka akūtu SARS-CoV-2 infekciju bieži pavada plaušu bojājumi un pazemināts SpO2, kas, kā zināms, izraisa imūnsistēmas iekaisuma ceļus (Sadhukhan et al., 2020) un ka palielinās COVID{16}} neiropsihiskie simptomi ir vismaz daļēji attiecināmi uz Covid-19 infekcijas-imūn-iekaisuma kodolu. Turklāt SARS-CoV-2 var inficēt smadzenes, izraisot neiroiekaisumu (Pan et al., 2020), un tiek uzskatīts, ka tas ir vēl viens neiropsihisku simptomu avots, tostarp hronisks nogurums pēc atveseļošanās (Mandal et al., 2021).

5. Ierobežojumi

6. Secinājumi

Šis ir mūsu līdzeklis pret nogurumu! Noklikšķiniet uz attēla, lai iegūtu vairāk informācijas!

Atsauces

Adams, HJ, Kwee, TC, Yakar, D., Hope, MD, Kwee, RM, 2020. Krūškurvja CT attēlveidošanas signāls koronavīrusa slimības 2019. gada infekcijai: zinātnisku pierādījumu iegūšanai. Lāde 158, 1885–1895.

Adams, TB, Wharton, CM, Quilter, L., Hirsch, T., 2008. Saikne starp garīgo veselību un akūtām infekcijas slimībām valsts izlasē, kurā ir 18-līdz 24- gadus veci koledžas studenti. J. Amers. Coll. Veselība 56, 657–664.

Al-Dujaili, AH, Al-Hakeim, HK, Twayej, AJ, Maes, M., 2019. Kopējais un jonizētais kalcija un magnija līmenis ir ievērojami pazemināts pacientiem ar depresiju, kas iepriekš nav lietojuši zāles: antidepresantu ietekme un asociācijas ar imūnsistēmas aktivāciju. Metab. Brain Dis. 34, 1493–1503.

Al-Hakeim, HK, Al-Jassas, HK, Morris, G., Maes, M., 2021. Paaugstināts angiotenzīnu konvertējošā enzīma 2, sRAGE un imūnsistēmas aktivācija, bet pazemināts kalcija un magnija līmenis COVID gadījumā-19: asociācija ar krūškurvja CT novirzēm un pazeminātu perifēro skābekļa piesātinājumu. medRxiv, 2021.2003.2026.21254383.

Almulla, AF, Al-Rawi, KF, Maes, M., Al-Hakeim, HK, 2021. Šizofrēnijas gadījumā imūniekaisuma ceļi ir cieši saistīti ar depresijas un trauksmes simptomiem, kas ir daļa no latentas pazīmes, kas ietver neirokognitīvos traucējumus. un šizofrēnijas simptomi. J. Afekts. Traucējumi. 287., 316.–326.

Anderson, G., Maes, M., 2014. Oksidatīvais/nitrozējošais stress un imūniekaisuma ceļi depresijā: ārstēšanas ietekme. Curr. Pharm. Des. 20, 3812–3847.

Benjamini, Y., Hochberg, Y., 1995. Viltus atklāšanas ātruma kontrole: praktiska un spēcīga pieeja vairākkārtējai pārbaudei. JR Stat. Soc. Ser. B Stat. Metode. 57, 289–300.

Benke, C., Autenrieth, LK, Asselmann, E., Pan´e-Farr´e, CA, 2020. Slēgts, karantīnas pasākumi un sociālā distancēšanās: asociācijas ar depresiju, trauksmi un ciešanām COVID sākumā{{ 2}} pandēmija pieaugušo vidū no Vācijas. Psychiatry Res. 293, 113462.

Bjørklund, G., Dadar, M., Pivina, L., Dos¸a, MD, Semenova, Y., Maes, M., 2020a. Vides, neiro-imūnās un neirooksidatīvā stresa mijiedarbība hroniska noguruma sindroma gadījumā. Mol. Neirobiol. 57, 4598–4607.

Bjørklund, G., Dadar, M., Pivina, L., Dos¸a, MD, Semenova, Y., Maes, M., 2020b. Vides, neiro-imūnās un neirooksidatīvā stresa mijiedarbība hroniska noguruma sindroma gadījumā. Mol. Neirobiol. 57, 4598–4607.

Borges do Nascimento, IJ, Cacic, N., Abdulazeem, HM, von Groote, TC, Jayarajah, U., Weerasekara, I., Esfahani, MA, Civile, VT, Marusic, A., Jeroncic, A., Carvas Junior , N., Pericic, TP, Zakarija-Grkovic, I., Meirelles Guimaraes, SM, Luigi Bragazzi, N., Bjorklund, M., Sofi-Mahmudi, A., Altujjar, M., Tian, ​​M., Arcani, DMC, O'Mathuna, DP, Marcolino, MS, 2020. Jauna koronavīrusa infekcija (COVID-19) in Humans: a Scoping Review and Meta-Analysis. Dž.Klins. Med. 9, 941.

Bouttell, J., Blane, D., Field, R., Heggie, R., Jani, B., Kelly, J., MacPherson, K., O'Donnell, K., Rana, D., Rattray, G. ., 2020. COVID-19 novērtējums primārajā aprūpē: simptomu, pazīmju, īpašību, blakusslimību un klīnisko pazīmju identificēšana pieaugušajiem, kas var liecināt par lielāku risku progresēt līdz smagai slimībai.

Bove-Fenderson, E., Mannstadt, M., 2018. Hipokalcēmijas traucējumi. Labākā prakse. Res. Clin. Endokrinols. Metab. 32, 639–656.

Brooks, SK, Webster, RK, Smith, LE, Woodland, L., Wessely, S., Greenberg, N., Rubin, GJ, 2020. Karantīnas psiholoģiskā ietekme un kā to samazināt: ātrs pierādījumu pārskats . Lancet 395, 912–920.

Cao, W., Fang, Z., Hou, G., Han, M., Xu, X., Dong, J., Zheng, J., 2020. Covid{1}} epidēmijas psiholoģiskā ietekme uz koledžas studenti Ķīnā. Psychiatry Res. 287, 112934.

Coronavirus-Resource-Center, 2021. Corona Virus Resource Center. Džona Hopkinsa universitāte un medicīna. https://coronavirus.jhu.edu.

Dai, W.-c., Zhang, H.-w., Yu, J., Xu, H.-j., Chen, H., Luo, S.-p., Zhang, H., Liang, L .-h., Wu, X.-l., Lei, Y., 2020. CT attēlveidošana un COVID diferenciāldiagnoze-19. Var. Asoc. Radiol. J. 71, 195–200.

Darif, D., Hammi, I., Kihel, A., El Idrissi Saik, I., Guessous, F., Akarid, K., 2021. Pro-iekaisuma citokīni COVID-19 patoģenēzē: kas notiek nepareizi? Microb. Patogs. 153, 104799.

Davydow, DS, Hough, CL, Zivin, K., Langa, KM, Katon, WJ, 2014. Depresija un hospitalizācijas risks pneimonijas dēļ kohortas pētījumā par vecākiem amerikāņiem. J. Psihosoms. Res. 77, 528–534.

D'ecary, S., Gaboury, I., Poirier, S., Garcia, C., Simpson, S., Bull, M., Brown, D., Daigle, F., 2021. Pazemība un pieņemšana: darbs mūsu robežas ar ilgstošu COVID un mialģisko encefalomielītu/hroniska noguruma sindromu. J. Ortops. Sporta fiz. Tur. 51, 197–200.

Dengs, B., Džans, S., Gengs, Y., Džans, Y., Vans, Y., Jao, V., Veņs, Y., Cui, V., Džou, Y., Gu, Q., 2012. Citokīnu un kemokīnu līmenis pacientiem ar smagu drudzi ar trombocitopēnijas sindroma vīrusu. PLoS ONE 7, e41365.

Di Filippo, L., Formenti, AM, Doga, M., Frara, S., Rovere-Querini, P., Bosi, E., Carlucci, M., Giustina, A., 2021. Hipokalciēmija ir atšķirīga bioķīmiska iezīme hospitalizēto COVID-19 pacientu. Endokrīnā 71, 9.–13.

Di Filippo, L., Formenti, AM, Rovere-Querini, P., Carlucci, M., Conte, C., Ciceri, F., Zangrillo, A., Giustina, A., 2020. Hipokalciēmija ir ļoti izplatīta un paredz hospitalizācija pacientiem ar COVID-19. Endokrīnās sistēmas 68., 475.–478.

Emanuele, E., Martinelli, V., Carlin, MV, Fugazza, E., Barale, F., Politi, P., 2011. Advanced glycation endproducts (sRAGE) šķīstošo receptoru seruma līmenis pacientiem ar dažādiem psihiskiem traucējumiem. Neirosci. Lett. 487, 99–102.

Fang, Y., ZH, Xie, J. et al., 2020. Krūškurvja CT jutīgums pret COVID-19: salīdzinājums ar RT-PCR. Radioloģija 296, E115–E117.

Franquet, T., 2011. Plaušu vīrusu pneimonijas attēlveidošana. Radioloģija 260, 18–39.

Gao, J., Zheng, P., Jia, Y., Chen, H., Mao, Y., Chen, S., Wang, Y., Fu, H., Dai, J., 2020. Garīgās veselības problēmas un sociālo mediju iedarbība Covid-19 uzliesmojuma laikā. PLoS ONE 15, e0231924.

Gerwyn, M., Maes, M., 2017. Mehānismi, kas izskaidro muskuļu nogurumu un muskuļu sāpes pacientiem ar mialģisko encefalomielītu/hroniska noguruma sindromu (ME/CFS): jaunāko atklājumu pārskats. Curr. Reimatools. Rep. 19, 1.

Gualano, MR, Lo Moro, G., Voglino, G., Bert, F., Siliquini, R., 2020. Covid-19 bloķēšanas ietekme uz garīgo veselību un miega traucējumiem Itālijā. Int. J. Vide. Res. Sabiedrības veselība 17, 4779.

Hamilton, M., 1959. Trauksmes stāvokļu novērtējums pēc reitinga. Br. J. Med. Psychol. 32, 50–55.

Hamilton, M., 1960. Depresijas vērtēšanas skala. J. Neirols. Neiroķirurgs. Psihiatrija 23, 56–62.

Hansell, DM, Bankier, AA, MacMahon, H., McLoud, TC, Muller, NL, Remy, J., 2008. Fleischner Society: terminu glosārijs torakālās attēlveidošanas jomā. Radioloģija 246, 697–722.

Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., Zhang, L., Fan, G., Xu, J., Gu, X., Cheng, Z., Yu, T., Xia, J., Wei, Y., Wu, W., Xie, X., Yin, W., Li, H., Liu, M., Xiao, Y., Gao, H., Guo, L., Xie, J., Wang, G., Jiang, R., Gao, Z., Jin, Q., Wang, J., Cao, B., 2020. Klīniskās iezīmes pacienti, kas inficēti ar 2019. gada jauno koronavīrusu Uhaņā, Ķīnā. Lancet 395, 497–506.

Huang, Y., Zhao, N., 2020. Ģeneralizēta trauksme, depresijas simptomi un miega kvalitāte COVID{1}} uzliesmojuma laikā Ķīnā: tīmeklī veikta šķērsgriezuma aptauja. Psychiatry Res. 288, 112954.

Hui, DSC, Zumla, A., 2019. Smags akūts elpošanas sindroms: vēsturiskas, epidemioloģiskās un klīniskās pazīmes. Inficēt. Dis. Clin. North Am. 33, 869–889. Ismail, AAA, Ismail, Y., Ismail, AA, 2018. Hronisks magnija deficīts un cilvēka slimība; laiks pārvērtēšanai? QJM 111, 759–763.

Kanchanatawan, B., Sriswasdi, S., Maes, M., 2019. Uzraudzīta mašīnmācība, lai atšifrētu sarežģītās asociācijas starp neiroimūnajiem biomarķieriem un dzīves kvalitāti šizofrēnijas gadījumā. Metab. Brain Dis. 34, 267–282.

Kanchanatawan, B., Thika, S., Sirivichayakul, S., Carvalho, AF, Geffard, M., Maes, M., 2018. Šizofrēnijas gadījumā depresijas, trauksmes un fiziozomatiskie simptomi ir cieši saistīti ar psihotiskiem simptomiem un uzbudinājumu, epizodiskās atmiņas traucējumi un palielināta neirotoksisko triptofāna katabolītu ražošana: daudzfaktoru un mašīnmācīšanās pētījums. Neirotox. Res. 33, 641–655.

Kao, L.-T., Liu, S.-P., Lin, H.-C., Lee, H.-C., Tsai, M.-C., Chung, S.-D., 2014. Slikti klīniskie rezultāti pneimonijas pacientiem ar depresīviem traucējumiem. PLoS ONE 9, e116436.

Kornilaki, EN, 2021. COVID-19 karantīnas psiholoģiskā ietekme uz Grieķijas jauniešiem: riska faktori un ikdienas rutīnas un altruisma aizsargājošā loma. Int. J. Psychol. https://doi.org/10.1002/ijop.12767. Krišnans, A.,

Hamilton, JP, Alqahtani, SA, T, AW, 2021. Stāstījuma pārskats par 2019. gada koronavīrusa slimību (COVID-19): klīniskās, epidemioloģiskās īpašības un sistēmiskās izpausmes. Intern. Emerg. Med. 1.–16.

Kwee, TC, Kwee, RM, 2020. Krūškurvja CT COVID gadījumā-19: kas jāzina radiologam. Radiogrāfija 40, 1848–1865.

Lambert, DW, Yarski, M., Warner, FJ, Thornhill, P., Parkin, ET, Smith, AI, Hooper, NM, Turner, AJ, 2005. Audzēja nekrozes faktora alfa konvertāze (ADAM17) veicina regulētu ektodomēna izdalīšanos smaga-akūta respiratorā sindroma koronavīrusa (SARS-CoV) receptoru, angiotenzīnu konvertējošā enzīma-2 (ACE2). J. Biol. Chem. 280, 30113–30119.

Leonard, B., Maes, M., 2012. Mehāniski skaidrojumi par to, kā šūnu mediēta imūnsistēmas aktivācija, iekaisums un oksidatīvā un nitrozējošā stresa ceļi, kā arī to sekas un pavadošās sekas spēlē lomu unipolārās depresijas patofizioloģijā. Neirosci. Biobehav. Atkl. 36, 764–785.

Lindner, HA, Vel´asquez, SY, Thiel, M., Kirschning, T., 2021. Plaušu aizsardzība pret infekciju izšķirtspēju: interleikīns 10 ir aizdomās par divkāršu COVID lietošanu-19. Priekšpuse. Immunol. 12, 602130.

Liu, J., Li, S., Liu, J., Liang, B., Wang, X., Wang, H., Li, W., Tong, Q., Yi, J., Zhao, L., 2020a. Limfocītu atbildes reakcijas un citokīnu profilu garengriezuma raksturlielumi SARS-CoV-2 inficētu pacientu perifērajās asinīs. EBioMedicine 55, 102763.

Liu, Y., Yang, Y., Zhang, C., Huang, F., Wang, F., Yuan, J., Wang, Z., Li, J., Li, J., Feng, C., Zhang, Z., Wang, L., Peng, L., Chen, L., Qin, Y., Zhao, D., Tan, S., Yin, L., Xu, J., Zhou, C., Jiang, C., Liu, L., 2020b. Klīniskie un bioķīmiskie rādītāji no 2019-nCoV inficētiem pacientiem, kas saistīti ar vīrusu slodzi un plaušu bojājumiem. Sci. Ķīna Life Sci. 63, 364–374.

Luks, AM, Swenson, ER, 2020. COVID-19 plaušu traumas un plaušu tūska lielā augstumā. Nepareizs vienādojums ar bīstamām sekām. Ann. Am. Toraks. Soc. 17, 918–921. Luo, Y., Kataoka, Y., Ostinelli, EG, Cipriani, A., Furukawa, TA, 2020. Valsts antidepresantu receptes modeļi pieaugušo ārstēšanā ar smagu depresiju ASV laikā no 1996. līdz 2015. gadam: populācijas pārstāvis uz aptauju balstīta analīze. Priekšpuse. Psihiats. 11, 35.

Makaione, V., Agennouzs, M., Rodolico, C., Mazzeo, A., Patti, A., Cannistraci, E., Colantone, L., Di Giorgio, RM, De Luka, G., Vita, G. , 2007. RAGE-NF-kappaB ceļa aktivācija, reaģējot uz oksidatīvo stresu facioscapulohumeral muskuļu distrofijas gadījumā. Acta Neirol. Scand. 115., 115.–121.

Maes, M., 1993. Pārskats par akūtās fāzes reakciju smagas depresijas gadījumā. Rev. Neurosci. 4, 407–416.

Maes, M., Andres, L., Vojdani, A., Sirivichayakul, S., Barbosa, DS, Kanchanatawan, B., 2021. Šizofrēnijas gadījumā hroniska noguruma sindromu un fibromialģijai līdzīgus simptomus izraisa paracelulārās sistēmas sabrukums. ceļš ar paaugstinātu zonulīna un imūnās aktivācijas izraisītu neirotoksicitāti. medRxiv, doi: 10.1101/ 2021.1105.1109.21256897.

Maes, M., Bosmans, E., Suy, E., Vandervorst, C., De Jonckheere, C., Raus, J., 1990. Imūnsistēmas traucējumi lielās depresijas laikā: interleikīna -2 receptoru pārmērīga ekspresija . Neuropsychol 24, 115-120.

Maes, M., Carvalho, AF, 2018. Kompensējošā imūnregulējošā refleksu sistēma (CIRS) depresijas un bipolāru traucējumu gadījumā. Mol. Neirobiol. 55, 8885–8903.

Maes, M., Scharp´e, S., Meltzer, HY, Bosmans, E., Suy, E., Calabrese, J., Cosyns, P., 1993. Saistības starp interleikīna-6 aktivitāti, akūtā fāze olbaltumvielas un hipotalāma-hipofīzes-virsnieru ass funkcija smagas depresijas gadījumā. Psihiats. Res. 49, 11.–27.

Maes, M., Twisk, FN, 2010. Hroniska noguruma sindroms: Hārvija un Veselija (bio) psihosociālais modelis pretstatā bio (psihosociālajam) modelim, kura pamatā ir iekaisuma un oksidatīvā un nitrozējošā stresa ceļi. BMC Med. 8., 1.–13.

Mandal, S., Barnett, J., Brill, SE, Brown, JS, Denneny, EK, Hare, SS, Heightman, M., Hillman, TE, Jacob, J., Jarvis, HC, 2021. “Long-COVID ": šķērsgriezuma pētījums par pastāvīgiem simptomiem, biomarķieru un attēlveidošanas anomālijām pēc hospitalizācijas COVID dēļ-19. Thorax 76, 396–398.