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Enregistrement W3028225178 · doi:10.1111/bph.15140

The case for chronotherapy in Covid‐19‐induced acute respiratory distress syndrome

2020· review· en· W3028225178 sur OpenAlexafffund
Faleh Tamimi, Mohammad Abusamak, Bindu Akkanti, Zheng Chen, Seung‐Hee Yoo, Harry Karmouty‐Quintana

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Pharmacology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Military and Veteran Health ResearchWelch Foundation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Acute respiratory distressChronotherapy (sleep phase)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineIntensive care medicineRespiratory systemAnesthesiaInternal medicineCircadian rhythmLungVirologyOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronavirus disease 2019 (COVID-19), the disease resulting from infection by a novel coronavirus, SARS-Cov2, has rapidly spread since November 2019 leading to a global pandemic. SARS-Cov2 has infected over four million people and caused over 290,000 deaths worldwide. Although most cases are mild, a subset of patients develop a severe and atypical presentation of acute respiratory distress syndrome (ARDS) that is characterised by a cytokine release storm (CRS). Paradoxically, treatment with anti-inflammatory agents and immune regulators has been associated with worsening of ARDS. We hypothesize that the intrinsic circadian clock of the lung and the immune system may regulate individual components of CRS, and thus, chronotherapy may be used to effectively manage ARDS in COVID-19 patients. LINKED ARTICLES: This article is part of a themed issue on The Pharmacology of COVID-19. To view the other articles in this section visit http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bph.v177.21/issuetoc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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