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Enregistrement W3020054662 · doi:10.1101/2020.04.19.20071548

Current Understanding of COVID-19 Clinical Course and Investigational Treatments

2020· preprint· en· W3020054662 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Aguilar, Patrick C. Hardigan, Bindu Mayi, Darby Sider, Jared Piotrkowski, J.P. Mehta, Jenankan Dev, Yelenis Seijo, Antonio Lewis Camargo, Luis Andux, Kathleen Hagen, Marlow Hernandez

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINECINAHLMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseFamily medicineIntensive care medicineInternal medicinePsychological interventionInfectious disease (medical specialty)Political sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Importance Currently, there is no unified framework linking disease progression to established viral levels, clinical tests, inflammatory markers, and investigational treatment options. Objective It may take many weeks or months to establish a standard treatment approach. Given the growing morbidity and mortality with respect to COVID-19, we present a treatment approach based on a thorough review of scholarly articles and clinical reports. Our focus is on staged progression, clinical algorithms, and individualized treatment. Evidence Review We followed the protocol for a quality review article proposed by Heyn et. al. 1 A literature search was conducted to find all relevant studies related to COVID-19. The search was conducted between April 1, 2020 and April 13, 2020 using the following electronic databases: PubMed (1809 to present), Google Scholar (1900 to present), MEDLINE (1946 to present), CINAHL (1937 to present), and Embase (1980 to present). Keywords used included COVID-19, 2019-nCov, SARS-CoV-2, SARS-CoV , and MERS-CoV , with terms such as efficacy, seroconversion, microbiology, pathophysiology, viral levels, inflammation, survivability , and treatment and pharmacology . No language restriction was placed on the search. Reference lists were manually scanned for additional studies. Findings Of the articles found in the literature search, 70 were selected for inclusion in this study (67 cited in the body of the manuscript and 3 additional unique references in the Figures). The articles represent work from China, Japan, Taiwan, Vietnam, Rwanda, Israel, France, the United Kingdom, the Netherlands, Canada, and the United States. Most of the articles were cohort or case studies, but we also drew upon information found in guidelines from hospitals and clinics instructing their staff on procedures to follow. In addition, we based some decisions on data collected by agencies such as the CDC, FDA, IHME, ISDA, and Worldometer. None of the case studies or cohort studies used a large number of participants. The largest group of participants numbered less than 500 and some case studies had fewer than 30 patients. However, the review of the literature revealed the need for individualized treatment protocols due to the variability of patient clinical presentation and survivability. A number of factors appear to influence mortality: the stage at which the patient first presented for care, pre-existing health conditions, age, and the viral load the patient carried. Conclusion and Relevance COVID-19 can be divided into three distinct Stages, beginning at the time of infection (Stage I), sometimes progressing to pulmonary involvement (Stage II, with or without hypoxemia) and less frequently to systemic inflammation (Stage III). In addition to modeling the stages of disease progression, we have also created a treatment algorithm which considers age, comorbidities, clinical presentation, and disease progression to suggest drug classes or treatment modalities. This paper presents the first evidence-based recommendations for individualized treatment for COVID-19. Key Points Question What are the most effective treatment recommendations for COVID-19? Findings COVID-19 can be divided into three distinct Stages, beginning at the time of infection (Stage I), sometimes progressing to pulmonary involvement (Stage II, with or without hypoxemia) and less frequently to systemic inflammation (Stage III). In addition to modeling the stages of disease progression, we also created a treatment algorithm which considers age, comorbidities, clinical presentation, and disease progression to suggest drug classes or treatment modalities. Meaning This paper presents the first evidence-based recommendations for individualized treatment for COVID-19.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,450
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,102 · 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'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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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