Remdesivir: A beacon of hope from Ebola virus disease to <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
Since the emergence of coronavirus disease 2019 (Covid-19), many studies have been performed to characterize severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and find the optimum way to combat this virus. After suggestions and assessments of several therapeutic options, remdesivir (GS-5734), a direct-acting antiviral drug previously tested against Ebola virus disease, was found to be moderately effective and probably safe for inhibiting SARS-CoV-2 replication. Finally, on 1 May 2020, remdesivir (GS-5734) was granted emergency use authorization as an investigational drug for the treatment of Covid-19 by the Food and Drug Administration. However, without a doubt, there are challenging days ahead. Here, we provide a review of the latest findings (based on preprints, post-prints, and news releases in scientific websites) related to remdesivir efficacy and safety for the treatment of Covid-19, along with covering remdesivir history from bench-to-bedside, as well as an overview of its mechanism of action. In addition, active clinical trials, as well as challenging issues related to the future of remdesivir in Covid-19, are covered. Up to the date of writing this review (19 May 2020), there is one finished randomized clinical trial and two completed non-randomized studies, in addition to some ongoing studies, including three observational studies, two expanded access studies, and seven active clinical trials registered on the clinicaltrials.gov and isrctn.com websites. Based on these studies, it seems that remdesivir could be an effective and probably safe treatment option for Covid-19. However, more randomized controlled studies are required.
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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 | 0,006 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».