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Enregistrement W1888350770 · doi:10.1128/aac.01885-15

Assessment of Antiviral Properties of Peramivir against H7N9 Avian Influenza Virus in an Experimental Mouse Model

2015· article· en· W1888350770 sur OpenAlexafffund
Amber Farooqui, Linxi Huang, Suwu Wu, Yingmu Cai, Min Su, Pengzhou Lin, Weihong Chen, Xibin Fang, Li Zhang, Yisu Liu, Tiansheng Zeng, Stéphane G. Paquette, Adnan Khan, Alyson A. Kelvin, David J. Kelvin

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Agents and Chemotherapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and ImmunityLi Ka Shing Foundation
Mots-clésVirusVirologyNeuraminidaseOseltamivirNeuraminidase inhibitorInfluenza A virusMedicineViral replicationImmunologyBiologyDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The H7N9 influenza virus causes a severe form of disease in humans. Neuraminidase inhibitors, including oral oseltamivir and injectable peramivir, are the first choices of antiviral treatment for such cases; however, the clinical efficacy of these drugs is questionable. Animal experimental models are essential for understanding the viral replication kinetics under the selective pressure of antiviral agents. This study demonstrates the antiviral activity of peramivir in a mouse model of H7N9 avian influenza virus infection. The data show that repeated administration of peramivir at 30 mg/kg of body weight successfully eradicated the virus from the respiratory tract and extrapulmonary tissues during the acute response, prevented clinical signs of the disease, including neuropathy, and eventually protected mice against lethal H7N9 influenza virus infection. Early treatment with peramivir was found to be associated with better disease outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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