論文の概要: Immunological Density Shapes Recovery Trajectories in Long COVID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07854v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 04:54:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.872093
• Title: Immunological Density Shapes Recovery Trajectories in Long COVID
• Title（参考訳）: 長大ウイルスにおける免疫学的密度形状の回復軌跡
• Authors: Jing Wang, Tong Zhang, Xing Niu, Jie Shen, Yiming Luo, Qiaomin Xie, Amar Sra, Zorina Galis, Jeremy Weiss,
• Abstract要約: SARS-CoV-2感染の急性後遺症(Long COVID)は数ヶ月にわたり持続するが、臨床再発の要因は未定義のままである。 関連予防接種歴のある13,511名を対象に, 経時的PASCの97,564例について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.998844841919837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (Long COVID) frequently persists for months, yet drivers of clinical remission remain incompletely defined. Here we analyzed 97,564 longitudinal PASC assessments from 13,511 participants with linked vaccination histories to disentangle passive temporal progression from vaccine-associated change. Using a clinically validated threshold (PASC $\geq 12$), trajectories separated into three phenotypes: Protected (persistently sub-threshold), Refractory (persistently symptomatic), and Responders (transitioning from symptomatic to recovered). Across the full cohort, symptom severity increased modestly with elapsed time ($r=0.0521$, $P=1.26\times10^{-59}$), whereas cumulative vaccination showed an inverse association with severity ($r=-0.0434$, $P=5.95\times10^{-42}$). In summary, baseline Long COVID severity appears clinically deterministic. In the absence of intervention, symptoms typically persist without spontaneous resolution. Recovery is primarily associated with repeated immunization.
• Abstract（参考訳）: SARS-CoV-2感染の急性後遺症(Long COVID)は数ヶ月にわたり持続するが、臨床再発の要因は未定義のままである。 予防接種履歴をリンクした13,511名を対象に,97,564名の縦断的PASC評価を行った。 臨床的に検証された閾値 (PASC $\geq 12$) を用いて、トラジェクトリーは3つの表現型に分けられた。 全コホート全体で、症状の重症度は経過時間(r=0.0521$, $P=1.26\times10^{-59}$)とともに緩やかに増加し、累積ワクチンは重症度(r=-0.0434$, $P=5.95\times10^{-42}$)と逆の関連を示した。 要約すると、Long COVIDの重症度は臨床的に決定論的に見える。 介入がない場合、症状は自発的な解決なしに持続する。 回復は主に反復免疫に関係している。

関連論文リスト

• XSRD-Net: EXplainable Stroke Relapse Detection [0.0]
  ストロークは世界で2番目に多い死亡原因であり、年間死亡率は約550万人である。 初年度の再発率は5～25%である。 早期に脳卒中再発リスクのある患者を検知し,適切な治療計画を行うことで,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-09T14:06:01Z)
• Examining Temporalities on Stance Detection towards COVID-19 Vaccination [3.2719621666321412]
  新型コロナウイルスのワクチン接種に対する態度は、ソーシャルメディア上で長年にわたって進化してきた。 本研究の目的は、時間的コンセプトドリフトがTwitter上での新型コロナウイルスワクチン接種に対する姿勢検出に与える影響を検討することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T18:31:26Z)
• COVID-19 Detection from Chest X-ray Images using Imprinted Weights Approach [67.05664774727208]
  胸部X線撮影は、COVID-19の代替スクリーニング方法です。 コンピュータ支援診断(CAD)は低コストで高速で実現可能であることが証明されている。 この課題に対処するために,インプリント重みという低ショット学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-04T19:01:40Z)
• M3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening from CT Imaging [85.00066186644466]
  マルチタスク型マルチスライス深層学習システム(M3Lung-Sys)を提案する。 COVID-19とHealthy, H1N1, CAPとの鑑別に加えて, M3 Lung-Sysも関連病変の部位を特定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T06:22:24Z)
• Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
  重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。 私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。 調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z)
• Joint Prediction and Time Estimation of COVID-19 Developing Severe Symptoms using Chest CT Scan [49.209225484926634]
  術後に重篤な症状を発症するかどうかを判定するための共同分類法と回帰法を提案する。 提案手法は,各試料の重量を考慮し,外乱の影響を低減し,不均衡な分類の問題を検討する。 提案手法では, 重症症例の予測精度76.97%, 相関係数0.524, 変換時間0.55日差が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T12:16:37Z)
• Automated Quantification of CT Patterns Associated with COVID-19 from Chest CT [48.785596536318884]
  提案法は,非造影胸部CTを入力として,病変,肺,葉を3次元に分割する。 この方法では、肺の重症度と葉の関与度を2つの組み合わせて測定し、COVID-19の異常度と高不透明度の存在度を定量化する。 このアルゴリズムの評価は、カナダ、ヨーロッパ、米国からの200人の参加者(感染者100人、健康管理100人)のCTで報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T21:49:14Z)
• Viral Pneumonia Screening on Chest X-ray Images Using Confidence-Aware Anomaly Detection [86.81773672627406]
  短期間のウイルス性肺炎の集団は、SARS、MERS、最近のCOVID-19のような流行やパンデミックのハービンガーである可能性がある。 胸部X線によるウイルス性肺炎の迅速かつ正確な検出は,大規模スクリーニングや流行予防に有用である。 ウイルス性肺炎はしばしば多彩な原因を持ち、X線画像に顕著な視覚的外観を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-27T11:32:18Z)
• A Time-dependent SIR model for COVID-19 with Undetectable Infected Persons [5.315136504175843]
  2つの時系列を追従する時間依存型感受性感染回復モデルを提案する。 中国が提供したデータから,確認された症例数の1日の予測誤差がほぼ3%であることがわかった。 また、送信率が回復率より小さい日と定義される旋回点を正確に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T23:44:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。