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Enregistrement W3041494532 · doi:10.1186/s13054-020-03118-8

Molecular mechanisms of sex bias differences in COVID-19 mortality

2020· article· en· W3041494532 sur OpenAlexafffund
Yuchong Li, Mirjana Jerkić, Arthur S. Slutsky, Haibo Zhang

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensOntario Tobacco Research UnitMuscular Dystrophy CanadaUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGuangzhou Regenerative Medicine and Health Guangdong LaboratoryUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineEstrogenCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Estrogen receptorReceptorGeneAndrogen receptorInnate immune systemCase fatality rateBioinformaticsImmunologyInternal medicineGeneticsBiologyEpidemiologyCancerProstate cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More men than women have died from COVID-19. Genes encoded on X chromosomes, and sex hormones may explain the decreased fatality of COVID-19 in women. The angiotensin-converting enzyme 2 gene is located on X chromosomes. Men, with a single X chromosome, may lack the alternative mechanism for cellular protection after exposure to SARS-CoV-2. Some Toll-like receptors encoded on the X chromosomes can sense SARS-CoV-2 nucleic acids, leading to a stronger innate immunity response in women. Both estrogen and estrogen receptor-α contribute to T cell activation. Interventional approaches including estrogen-related compounds and androgen receptor antagonists may be considered in patients with COVID-19.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeObservationnel
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

Citations108
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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