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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».