Severe acute respiratory syndrome vs. the Middle East respiratory syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review compares the clinical features, laboratory aspects and treatment options of severe acute respiratory syndrome (SARS) and the Middle East respiratory syndrome (MERS). RECENT FINDINGS: Bats are the natural reservoirs of SARS-like coronaviruses (CoVs) and are likely the reservoir of MERS coronavirus (MERS-CoV). Although a small number of camels have been found to have positive nasal swabs by real-time polymerase chain reaction and to carry antibody against MERS-CoV, the transmission route and the intermediary animal source remain uncertain amongst the sporadic primary cases. Both SARS-CoV and MERS-CoV may cause severe respiratory failure and extrapulmonary features such as diarrhoea, whereas mild or asymptomatic cases also occur in both conditions. In comparison with SARS, patients with MERS are older with male predominance, more comorbid illness and relatively lower human-to-human transmission potential. Although the viral kinetics of MERS-CoV remain unknown, nosocomial infections of MERS occur early within the first week of illness of the index case, whereas those of SARS occurred mainly in the second week of illness when the patient's upper airway viral load peaks on day 10 of illness. In-vitro data suggest that interferon (IFN) with or without ribavirin and mycophenolic acid may inhibit MERS-CoV, whereas protease inhibitors and IFN have inhibitory activity against SARS-CoV. SUMMARY: Although there are some similarities in the clinical features, MERS progresses to respiratory failure much more rapidly than SARS. The higher case fatality rate of MERS is likely related to older age and comorbid illness. More studies are needed to understand MERS-CoV in order to guide public health infection control measures and treatment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».