A Canadian perspective on severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection and treatment: how prevalent underlying inflammatory disease contributes to pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19), a serious respiratory illness caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has emerged as a global pandemic. Canada reported its first case of COVID-19 on the 25th January 2020. By March 2020, the virus had spread within Canadian communities reaching the most frail and vulnerable elderly population in long-term care facilities. The majority of cases were reported in the provinces of Quebec, Ontario, Alberta, and British Columbia, and the highest mortality was seen among individuals aged 65 years or older. Canada has the highest prevalence and incidence rates of several chronic inflammatory diseases, such as multiple sclerosis, inflammatory bowel disease, and Parkinson's disease. Many elderly Canadians also live with comorbid medical illnesses, such as hypertension, diabetes, cardiovascular disease, and chronic lung disease, and are more likely to suffer from severe COVID-19 with a poor prognosis. It is becoming increasingly evident that underlying inflammatory disease contributes to the pathogenesis of SARS-CoV-2. Here, we review the mechanisms behind SARS-CoV-2 infection, and the host inflammatory responses that lead to resolution or progression to severe COVID-19 disease. Furthermore, we discuss the landscape of COVID-19 therapeutics that are currently in development in Canada.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».