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Enregistrement W3031680172 · doi:10.1016/j.cjco.2020.05.005

COVID-19 and Myocarditis: What Do We Know So Far?

2020· review· en· W3031680172 sur OpenAlexaff
Ashar Pirzada, Ahmed T. Mokhtar, Andrew Moeller

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Myocarditis2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyMedicinePandemicInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has been declared a global pandemic by the World Health Organization and is responsible for hundreds of thousands of deaths worldwide. COVID-19 is caused by SARS-CoV-2, and common clinical symptoms include fever, cough, sore throat, headache, and fatigue. Myocardial injury is relatively common in patients with COVID-19, accounting for 7%-23% of cases, and is associated with a higher rate of morbidity and mortality. There is a discrepancy in the literature about myocarditis as the etiology of myocardial injury in patients with COVID-19; although many anecdotal reports of myocarditis have been noted, there are only a handful of case reports in the literature about myocarditis related to COVID-19. In this review we summarize the most up to date literature around the association between COVID-19 and myocarditis and provide clinicians a practical framework about the clinical manifestations, diagnostic tools, and treatment options currently available. Importantly, this review will heighten suspicion for myocarditis as an etiology of myocardial injury in COVID-19 patients, therefore improving clinical outcomes and encouraging shared clinical decision-making. This will also open the door for further research to build around this review. Emergent treatment options for COVID-19 are in clinical trials and might be of benefit to COVID-19 patients with myocarditis in addition to current guideline-based recommendations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,339 · 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

Citations125
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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