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Enregistrement W3111513828 · doi:10.1177/1756286420978004

COVID-19 and cerebrovascular diseases: a comprehensive overview

2020· review· en· W3111513828 sur OpenAlexaff
Georgios Tsivgoulis, Lina Palaiodimou, Ramin Zand, Vasileios Lioutas, Christos Krogias, Aristeidis H. Katsanos, Ashkan Shoamanesh, Vijay K. Sharma, Shima Shahjouei, Claudio Baracchini, Charalambos Vlachopoulos, Rossetos Gournellis, Petros P. Sfikakis, Else Charlotte Sandset, Andrei V. Alexandrov, Sotirios Tsiodras

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Neurological Disorders · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)Intracerebral hemorrhageDiseaseIntensive care medicineCoagulopathyInternal medicineSubarachnoid hemorrhage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurological manifestations are not uncommon during infection with the novel severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). A clear association has been reported between cerebrovascular disease and coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, whether this association is causal or incidental is still unknown. In this narrative review, we sought to present the possible pathophysiological mechanisms linking COVID-19 and cerebrovascular disease, describe the stroke syndromes and their prognosis and discuss several clinical, radiological, and laboratory characteristics that may aid in the prompt recognition of cerebrovascular disease during COVID-19. A systematic literature search was conducted, and relevant information was abstracted. Angiotensin-converting enzyme-2 receptor dysregulation, uncontrollable immune reaction and inflammation, coagulopathy, COVID-19-associated cardiac injury with subsequent cardio-embolism, complications due to critical illness and prolonged hospitalization can all contribute as potential etiopathogenic mechanisms leading to diverse cerebrovascular clinical manifestations. Acute ischemic stroke, intracerebral hemorrhage, and cerebral venous sinus thrombosis have been described in case reports and cohorts of COVID-19 patients with a prevalence ranging between 0.5% and 5%. SARS-CoV-2-positive stroke patients have higher mortality rates, worse functional outcomes at discharge and longer duration of hospitalization as compared with SARS-CoV-2-negative stroke patients in different cohort studies. Specific demographic, clinical, laboratory and radiological characteristics may be used as 'red flags' to alarm clinicians in recognizing COVID-19-related stroke.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
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)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations114
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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