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Enregistrement W3102408638 · doi:10.5539/gjhs.v12n13p95

Overview of SARS-CoV-2 Outbreak and Potential Therapeutic Strategies

2020· article· en· W3102408638 sur OpenAlexvenueno aff
Othman A. Eldalal, Oladayo A. Oyebanji, Pariksha Thapa, Terry Oroszi

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicDrug repositioningVirologyRepurposingLopinavirMedicineFavipiravirChloroquineCoronavirusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)RitonavirVirusHydroxychloroquineIntensive care medicineDrugBiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ImmunologyPharmacologyViral loadMalaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing severity of the ongoing COVID-19 pandemic, caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), remains an urgent global issue to be addressed. Despite several heroic and concerted efforts, morbidity and mortality continue to increase. Providing a therapeutic respite in the form of an effective antiviral agent and, potentially, a vaccine remains an uphill task. The SARS-CoV-2 is an enveloped positive-sense single-stranded RNA virus, with an unusual potential for rapid reproduction and mutation, transmitted majorly through aerosols. The virus replicates in the mucosa of the upper respiratory tract, which accounts for its early symptoms. Multiple organs can be affected and can also be asymptomatic. SARS-CoV-2 has genomic similitude to the SARS-CoV and MERS-CoV viruses, being members of the same family, Betacoronaviridae. These similarities have been explored as potential therapeutic targets. Developing a drug at a pandemic speed usually involves initial drug repurposing strategies, and the ongoing pandemic has not been an exception. With notable recruitments ranging from the old antimalarial agent, Chloroquine/Hydroxychloroquine, to the macrolide Azithromycin, to ACE inhibitors, to antiviral agents like Lopinavir/Ritonavir and more recently, the RNA polymerase inhibitor, Remdesivir, the search is still ongoing. Sourcing from highly reputable reports and studies conducted so far, this review elaborates on the biology of the SARS-CoV-2 virus, highlighting its structure, shared genetic similarities and variants, with respect to being potential therapeutic targets, as well as a commentary on the therapeutic approaches that have been explored in the quest to develop an effective antiviral agent.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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