COVID‑19 pandemic: Understanding the emergence, pathogenesis and containment (Review)
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing crisis of the novel SARS‑CoV‑2 disease (COVID‑19) has forced several countries to resort to extreme public health measures at a level never encountered in the past century. Originating in Wuhan, China, this is the third highly pathogenic coronavirus (CoV) following SARS‑CoV‑1 and MERS‑CoV. As of June 20, 2020, >8.6 million of the world population were infected with SARS‑COV‑2, and almost 0.46 million individuals have succumbed to the disease. After 6 months of the outbreak, the understanding of the pathobiology and epidemiology of COVID‑19, as well as clinical management strategies have increased substantially. The phylogenetic analysis of SARS‑CoV‑2, exhibiting close similarity (~96%) with bat SARS‑like CoV has indicated its zoonosis in bats. The human‑to‑human transmission of COVID‑19 has been confirmed through multiple modes, such as nasal droplets, oral mucus, aerosols and fomites. SARS‑CoV‑2 has an incubation period of 2‑14 days with symptoms of fever, cough and breathlessness, which may manifest from mild pneumonia to severe illness and death. Currently, RT‑PCR and antibody‑based test kits are being used for the identification of infected individuals. Owing to the lack of specific available treatments, several repurposed drugs and new vaccine candidates are currently undergoing phase I/II clinical trials and are expected to be available to the public as soon as possible. Nonetheless, it is imperative for world bodies to unite in combating this pandemic by developing cost‑effective kits and therapeutics, and making them available to resource‑poor countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».