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Enregistrement W3036122374 · doi:10.2147/jir.s259096

<p>Hypercytokinemia and Pathogen–Host Interaction in COVID-19</p>

2020· article· en· W3036122374 sur OpenAlexafffund
Alaa Badawi

Notice bibliographique

RevueJournal of Inflammation Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésImmunologyChemokinePneumoniaDiseaseCoronavirusARDSPathogenMedicineAsymptomaticVirusHost factorBiologyInflammationLungCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory syndrome (SARS) coronavirus (CoV)-2 (SARS-CoV-2) is a novel coronavirus identified as the cause of coronavirus disease-2019 (COVID-19) that began in Wuhan, China in late 2019 and spread now in 210 countries and territories around the world. Many people are asymptomatic or with mild symptoms. However, in some cases (usually the elderly and those with comorbidities) the disease may progress to pneumonia, acute respiratory distress syndrome and multi-organ dysfunction that can lead to death. Such wide interindividual differences in response to SARS-CoV-2 infection may relate to several pathogen- and host-related factors. These include the different levels of the ubiquitously present human angiotensin I converting enzyme 2 (ACE2) receptors gene expression and its variant alleles, the different binding affinities of ACE2 to the virus spike (S) protein given its L- and S-subtypes and the subsequent extent of innate immunity-related hypercytokinemia. The extensive synthesis of cytokines and chemokines in coronavirus diseases was suggested as a major factor in exacerbating lung damage and other fatal complications. The polymorphisms in genes coding for pro-inflammatory cytokines and chemokines have been associated with mediating the response and susceptibility to a wide range of infections and their severe outcomes. Understanding the nature of pathogen-host interaction in COVID-19 symptomatology together with the role of hypercytokinemia in disease severity may permit developing new avenues of approach for prevention and treatment and can delineate public health measures to control the spread of the disease.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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