Rationale for Evaluating PDE4 Inhibition for Mitigating against Severe Inflammation in COVID-19 Pneumonia and Beyond.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the absence of definitive anti-viral therapy, there is considerable interest in mitigating against severe inflammatory reactions in coronavirus disease-2019 (COVID-19) pneumonia to improve survival. These reactions are sometimes termed cytokine storm. PDE4 inhibitors (PDE4i) have anti-inflammatory properties with approved indications in inflammatory skin and joint diseases as well as chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Furthermore, multiple animal models demonstrate strong anti-inflammatory effects of PDE4i in respiratory models of viral and bacterial infection and also after chemically mediated lung injury. The rationale for PDE4i use in COVID-19 patients comes from the multimodal mechanism of action with cytokine, chemokine, and other key pathway inhibition all achieved with an excellent safety profile. We highlight how PDE4i could be an overlooked treatment from the rheumatologic and respiratory armamentarium, which has potential beneficial immune-modulation for treating severe COVID-19 pneumonia associated with cytokine storms. The proposed use of PDE4i is also supported by age-related immune changes in inflammation severity in PDE4i modifiable pathways in primate coronavirus disease. In conclusion, over-exuberant anti-viral immune responses in older patients with COVID-19 may pose a substantial risk to patient survival and mitigation against such hyper-inflammation with PDE4i, especially with anti-viral agents, is a strategy that need to be pursed, especially in older patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».