A study on the relationship between BCG vaccination and Covid-19 prevalence: Do other confounders warrant investigation?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Covid-19 pandemic, which originated from Wuhan, Hubei province, China, and quickly spread to the rest of the globe is caused by SARS-CoV-2, a single-stranded RNA virus. Preliminary data suggest a relationship between the BCG vaccine and the prevalence of Covid-19. The BCG vaccine is used in the prevention of tuberculosis, a disease that is most prevalent in developing countries. To determine the potential protective role of BCG vaccination, this study investigated the occurrence of Covid-19 and the relationship between the spread of Covid-19 in countries that offer BCG vaccination and those that do not. The study also performed a phylogenetic analysis of the strains involved in the Covid-19 outbreak from the representative countries. To achieve the objectives, the study utilized publicly available data on population size, vaccination coverage, and Covid-19 cases. Phylogenetic analysis was used to determine if some SARS-CoV-2 strains were more prevalent than others. The study revealed a significant negative trend between countries that offer the BCG vaccine to the general population and the reported cases of Covid-19. The study proposes future molecular and immunological analyses to determine the potential role of BCG vaccination in protection against Covid-19. This will determine if BCG has antiviral properties, with the possibility of recommending it for widespread use if supported by scientific data.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».