Assembling an Anti-COVID-19 Artillery in the Battle against the New Coronavirus
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The panic and confusion surrounding the pandemic caused by the novel coronavirus requires a systematic study of the disease (COVID-19) and the arsenal of weapons available to the biochemist in the fight against infection. When developing a particularly bad flu in January 2020 while in India after the visit of a friend, who had just travelled back from Wuhan (China), it gave me an early opportunity to study the tricky diagnosis of this dreaded disease first-hand. The somewhat unusual symptoms and a lingering weakness and malaise for months suggested that it was no ordinary influenza virus. Since that time, a baffling number of disparate symptoms have been ascribed to COVID-19 infection including respiratory, gastrointestinal, circulatory, urinary tract and nerve dysfunction that have even resulted in multi-organ failure in some cases. Naturally, an array of risk factors have also been identified ranging from age, sex, obesity, diabetes, and hypertension to cigarette smoking that can increase mortality rate dramatically. In the intervening period, much research has appeared on biochemical compounds that may help to prevent this infection and, possibly, aid in patient recovery. Among these bioactive molecules are certain anti-inflammatory substances such as vitamin D, zinc, chloroquine, soy isoflavones like genistein, and glycyrrhizic acid, some of which may be successful in attacking different biochemical processes of the new coronavirus and disarming its deadly artillery against the human host. In a few instances, the viral processes that are inhibited by these chemicals are essential for the replication and reproduction of this RNA virus thereby striking a lethal blow to its machinery. Thus, taken together, these compounds may form a worthy arsenal against a formidable foe in the absence of an effective vaccine, and, especially, if relapse or re-infection proves to be a common occurrence in recovered COVID-19 patients.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle