Cardiovascular Pathophysiology, Epidemiology, and Treatment Considerations of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Review
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is rapidly evolving, with important cardiovascular considerations. The presence of underlying cardiovascular risk factors and established cardiovascular disease (CVD) may affect the severity and clinical management of patients with COVID-19. We conducted a review of the literature to summarize the cardiovascular pathophysiology, risk factors, clinical presentations, and treatment considerations of COVID-19 patients with underlying CVD. Angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) has been identified as a functional receptor for the SARS-CoV-2 virus, and it is associated with the cardiovascular system. Hypertension, diabetes, and CVD are the most common comorbidities in COVID-19 patients, and these factors have been associated with the progression and severity of COVID-19. However, elderly populations, who develop more-severe COVID-19 complications, are naturally exposed to these comorbidities, underscoring the possible confounding of age. Observational data support international cardiovascular societies' recommendations to not discontinue ACE inhibitor/angiotensin-receptor blocker therapy in patients with guideline indications for fear of the increased risk of SARS-CoV-2 infection, severe disease, or death. In addition to the cardiotoxicity of experimental antivirals and potential interactions of experimental therapies with cardiovascular drugs, several strategies for cardiovascular protection have been recommended in COVID-19 patients with underlying CVD. Troponin elevation is associated with increased risk of in-hospital mortality and adverse outcomes in patients with COVID-19. Cardiovascular care teams should have a high index of suspicion for fulminant myocarditis-like presentations being SARS-CoV-2 positive, and remain vigilant for cardiovascular complications in COVID-19 patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».