Nutritional perspectives for the prevention and mitigation of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, there is an array of clinical trials under way to evaluate treatment options against coronavirus disease 2019 (COVID-19), caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. Concurrently, several nutritional therapies and alternative supportive treatments are also being used and tested to reduce the mortality associated with acute respiratory distress in patients with COVID-19. In the context of COVID-19, improved nutrition that includes micronutrient supplementation to augment the immune system has been recognized as a viable approach to both prevent and alleviate the severity of the infection. The potential role of micronutrients as immune-boosting agents is particularly relevant for low- and middle-income countries, which already have an existing high burden of undernutrition and micronutrient deficiencies. A systematic literature review was performed to identify nutritional interventions that might prevent or aid in the recovery from COVID-19. The PubMed, ScienceDirect, Cochrane, Scopus, Web of Science, and Google Scholar databases were searched electronically from February to April 2020. All abstracts and full-text articles were examined for their relevance to this review. The information gathered was collated under various categories. Deficiencies of micronutrients, especially vitamins A, B complex, C, and D, zinc, iron, and selenium, are common among vulnerable populations in general and among COVID-19 patients in particular and could plausibly increase the risk of mortality. Judicious use of need-based micronutrient supplementation, alongside existing micronutrient fortification programs, is warranted in the current global pandemic, especially in low- and middle-income economies.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».