<scp>SARS‐CoV</scp>‐2 multifaceted interaction with human host. Part I: What we have learnt and done so far, and the still unknown realities
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2, the causing agent of the ongoing COVID-19 pandemic, is a beta-coronavirus which has 80% genetic homology with SARS-CoV, but displays increased virulence and transmissibility. Initially, SARS-CoV-2 was considered a respiratory virus generally causing a mild disease, only severe and fatal in the elderly and individuals with underlying conditions. Severe illnesses and fatalities were attributed to a cytokine storm, an excessive response from the host immune system. However, with the number of infections over 10 millions and still soaring, the insidious and stealthy nature of the virus has emerged, as it causes a vast array of diverse unexpected symptoms among infected individuals, including the young and healthy. It has become evident that besides infecting the respiratory tract, SARS-CoV-2 can affect many organs, possibly through the infection of the endothelium. This review presents an overview of our learning curve with the novel virus emergence, transmission, pathology, biological properties and host-interactions. It also briefly describes remedial measures taken until an effective vaccine is available, that is non-pharmaceutical interventions to reduce the viral spread and the repurposing of existing drugs, approved or in development for other conditions to eliminate the virus or mitigate the cytokine storm.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».