Introduction to Novel Coronavirus 19 (COVID-19), Its Impact and Treatments under Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Aims: This study aimed to provide more information about the influence of Coronavirus Disease2019 (COVID-19) on infected individuals.The symptoms, conditions, and treatments used may be served as important clues to find out potential medications.Materials & Methods: Various current papers were reviewed, and the findings were summarized.In addition, other diseases such as severe acute respiratory syndrome (SARS) and Middle East respiratory syndrome (MERS), which have similar causes or symptoms in patients, were investigated.Findings: The most common symptoms in infected patients were fever (98%), dry cough (76%), and dyspnoea (55%).Mechanical ventilation was the main supportive treatment for ICU patients, and the mortality rate of patients with chronic diseases in the intensive care unit (ICU) was high (55%).The virus is highly contagious compared to the previous Betacoronaviruses causing epidemic, but its mortality rate is lower so that most of the infected patients studied had minor symptoms or were asymptomatic.Several treatments, such as antiviral agents and antimalarial drugs, are presently being proposed and tested, but none have yet been proven to be effective.Conclusions: Seniors and patients with chronic diseases are at higher risk of COVID-19 induced severe consequences and mortality.Currently, supportive treatment is the mainstay for severely ill patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».