Neurological Manifestations of SARS-CoV-2
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
BACKGROUND: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic started as an outbreak in China and soon crossed borders to affect the populations in all countries of the world. During the initial course of the disease, COVID-19 was perceived as a pneumonia-like illness. However, recent findings of COVID-19 patients suggest that the virus has the potential to disseminate to different tissues and organs, and cause significant complications. SUMMARY: Neurological symptoms are of great significance as these usually present in and complicate critical cases. Many case reports and case series have documented the findings of neurological complications in COVID-19 patients. From the existing data, the most frequent symptoms in these patients were broadly classified into the central nervous system (CNS), peripheral nervous system, and skeletal muscular symptoms. CNS symptoms include meningitis, encephalitis, cerebrovascular complications, peripheral nervous system symptoms include anosmia, ageusia, and skeletal muscular symptoms include myalgias. It is postulated that the cause may be direct CNS injury through blood and neuronal pathways or indirectly because of an immune-mediated response, hypoxia caused by decreased oxygen saturation, or by the binding of subacute respiratory syndrome-coronavirus-2 to the host angiotensin-converting enzyme-2 receptors. Striking radiologic findings in COVID-19 patients with neurological symptoms have also emerged. CONCLUSIONS: As subacute respiratory syndrome-coronavirus-2 may potentially have lethal implications on the nervous system, it is important that neurologists are better informed about the spectrum of clinical manifestations, radiologic findings, and likely mechanisms of injury. Understanding the symptoms and radiologic imaging allows clinicians to consider brain imaging in any patient with suspected COVID-19 and neurological symptoms.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle