COVID-19 and diabetes: Knowledge in progress
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We aimed to briefly review the general characteristics of the novel coronavirus (SARS-CoV-2) and provide a better understanding of the coronavirus disease (COVID-19) in people with diabetes, and its management. METHODS: We searched for articles in PubMed and Google Scholar databases till 02 April 2020, with the following keywords: "SARS-CoV-2", "COVID-19", "infection", "pathogenesis", "incubation period", "transmission", "clinical features", "diagnosis", "treatment", "diabetes", with interposition of the Boolean operator "AND". RESULTS: The clinical spectrum of COVID-19 is heterogeneous, ranging from mild flu-like symptoms to acute respiratory distress syndrome, multiple organ failure and death. Older age, diabetes and other comorbidities are reported as significant predictors of morbidity and mortality. Chronic inflammation, increased coagulation activity, immune response impairment, and potential direct pancreatic damage by SARS-CoV-2 might be among the underlying mechanisms of the association between diabetes and COVID-19. No conclusive evidence exists to support the discontinuation of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEI), angiotensin receptor blockers or thiazolidinediones because of COVID-19 in people with diabetes. Caution should be taken to potential hypoglycemic events with the use of chloroquine in these subjects. Patient tailored therapeutic strategies, rigorous glucose monitoring and careful consideration of drug interactions might reduce adverse outcomes. CONCLUSIONS: Suggestions are made on the possible pathophysiological mechanisms of the relationship between diabetes and COVID-19, and its management. No definite conclusions can be made based on current limited evidence. Further research regarding this relationship and its clinical management is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».