Outbreak of SARS-CoV2: Pathogenesis of infection and cardiovascular involvement
Notice bibliographique
Résumé
Since the new severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV2) has emerged from China, the infection (novel corona virus disease-2019, COVID-19) has affected many countries and led to many deaths worldwide. Like SARS-CoV, angiotencin converting enzyme (ACE)2 as a functional receptor for SARS-CoV2 is essential for the virus to make an entry into the cell. ACE2 is a part of Renin-Angiotensin-Aldosterone System, which is expressed in several organs that opposes the angiotensin (Ang) II functions by converting Ang II to Ang (1-7), the one with vasodilation effects. The death rate of COVID-19 is estimated to be approximately 3.4%; however, some comorbid conditions like underlying cardiovascular disease, hypertension, and diabetes increase the risk of mortality. In addition, cardiovascular involvement as a complication of SARS-CoV2 could be direct through either ACE2 receptors that are expressed tremendously in the heart, or by the surge of different cytokines or by acute respiratory distress syndrome-induced hypoxia. Traditional risk factors could aggravate the process of COVID-19 infection that urges the triage of these high-risk patients for SARS-CoV2. Currently, there is no effective, proven treatment or vaccination for COVID-19, but many investigators are struggling to find a treatment strategy as soon as possible. Some potential medications like chloroquine by itself or in combination with azithromycin and some protease inhibitors used for the treatment of COVID-19 have cardiovascular adverse effects, which should be kept in mind while the patients taking these medications are being closely monitored.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».