Major ongoing clinical trials for COVID-19 treatment and studies currently being conducted or scheduled in Japan
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) poses a serious threat to global public health and economies. Currently, hundreds of clinical trials on a wide variety of treatments against COVID-19 are being conducted around the world. Here, we conducted a search for ongoing clinical trials for the treatment of COVID-19 at the clinicaltrials.gov database on April 2, 2020. In total, 48 clinical trials were identified, and of these, 41 trials adopted drug intervention and the other 7 trials utilized biological intervention. The number of trials stratified by a chief country conducting the investigation were 18 in China, 5 in the United States, 4 in Canada, 3 in Italy, 2 in France and Brazil, and 4 trials are being performed multinationally. The drugs utilized in more than one trials were remdesivir (6 trials), lopinavir/ritonavir (6 trials), hydroxychloroquine (6 trials), interferon (5 trials), methylprednisolone (3 trials), nitric oxide gas (3 trials), oseltamivir (2 trials), arbidol (2 trials), and vitamin C (2 trials). We also described the Japanese trials which are now being conducted or scheduled, utilizing lopinavir/ritonavir, remdesivir, favipiravir, ciclesonide and nafamostat.
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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 | 0,021 | 0,537 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».