Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 and Coronavirus Disease 2019: A Clinical Overview and Primer
Notice bibliographique
Résumé
Following its emergence in December 2019, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) caused what rapidly became a global pandemic. The precise origin and subsequent path of transmission have not yet been established-but like the other novel coronaviruses that it closely resembles, it appears to have evolved naturally in a bat host. The disease caused by SARS-CoV-2 infection, designated as coronavirus disease 2019 (COVID-19), ranges from asymptomatic, to mild self-limited illness, to progressive pneumonia, respiratory compromise, multiorgan failure, and death. In addition, a hyperinflammatory disease state occurs in a subset of patients, and may be seen either during acute infection or following recovery. The search for effective pharmacological management of COVID-19 continues, but several promising candidates have been identified, including the viral nucleoside analog remdesivir. However, despite the existence of literally thousands of clinical trials, the management of COVID-19 remains challenging, and the development of an optimal, evidence-based therapeutic approach is ongoing. The impact of SARS-CoV-2 and COVID-19 on the biobanking world is evolving and profound-in particular, it is likely that many of mysteries surrounding COVID-19 will be solved via the availability of high-quality, large-scale collection, storage, and analysis of patient specimens. The purpose of this review article is therefore to provide a rapid, comprehensive, and relevant overview and primer on SARS-CoV-2 and COVID-19, with attention to the epidemiology, virology, transmission, clinical features, and major therapeutic options currently existent.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».