Hydroxychloroquine against COVID-19: A critical appraisal of the existing evidence
Notice bibliographique
Résumé
Hydroxychloroquine (HCQ) has sparked much interest in the therapeutics of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic. Its antiviral properties have been studied for years; regarding the Severe Acute Respiratory Syndrome-Corona Virus-2 (SARS-CoV-2), it has been shown that HCQ may act at multiple levels. These extend from the initial attachment of the virus to the respiratory epithelium to the inhibition of its replication by the alkalinisation of the phagolysosome's microenvironment and the post-translational modification of certain viral proteins. Preliminary clinical evidence from China and France showed significant virological and clinical benefit in HCQ-treated patients, while other studies, mostly including critically ill patients, did not show favorable results. In this review, we critically appraise the existing evidence on HCQ against SARS-CoV-2 with particular emphasis on its protective and therapeutic role. Safety concerns that are relevant to the short-term HCQ use are also discussed. In the context of the rapid evolution of the COVID-19 pandemic that strains the health care systems worldwide and considering limited population-wide testing rates in most of the vulnerable countries, early empiric short-term administration of HCQ in symptomatic individuals, may be a promising, safe and low-cost strategy.
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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 | 0,003 | 0,631 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».