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Enregistrement W1973395387 · doi:10.1097/qco.0b013e328336eaae

Epidemic viral pneumonia

2010· review· en· W1973395387 sur OpenAlexaff
Stephen E. Lapinsky

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Infectious Diseases · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoniaVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Viral pneumoniaInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Two recent viral epidemics producing pneumonitis (severe acute respiratory syndrome and pandemic influenza A H1N1) have highlighted the potential for viral infections to cause respiratory failure with a significant risk of mortality. This review describes these epidemics and other causes of epidemic viral pneumonia. RECENT FINDINGS: The recent literature highlights the rapidity with which these emerging viral infections can be characterized and how management strategies, including supportive care, antiviral therapy and infection control precautions, can be rapidly shared and implemented. SUMMARY: The severe acute respiratory syndrome outbreak was too short to allow management protocols to be tested in a research environment. The current 2009 influenza A (H1N1) pandemic is fortunately not associated with as high a mortality rate as the avian influenza A (H5N1), another potential pandemic candidate virus. Prior pandemic planning as well as research planning has allowed a rapid response to this outbreak, with a significant amount of literature generated in a few months. Other common seasonal viruses, such as respiratory syncytial virus and parainfluenza, as well as previously poorly recognized viruses such as hantavirus, have the ability to cause significant respiratory morbidity and mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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