Remote ischemic conditioning for acute respiratory distress syndrome in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Acute respiratory distress syndrome and subsequent respiratory failure remains the leading cause of death (>80%) in patients severely impacted by COVID-19. The lack of clinically effective therapies for COVID-19 calls for the consideration of novel adjunct therapeutic approaches. Though novel antiviral treatments and vaccination hold promise in control and prevention of early disease, it is noteworthy that in severe cases of COVID-19, addressing "run-away" inflammatory cascades are likely more relevant for improvement of clinical outcomes. Viral loads may decrease in severe, end-stage coronavirus cases, but a systemically damaging cytokine storm persists and mediates multiple organ injury. Remote ischemic conditioning (RIC) of the limbs has shown potential in recent years to protect the lungs and other organs against pathological conditions similar to that observed in COVID-19. We review the efficacy of RIC in protecting the lungs against acute injury and current points of consideration. The beneficial effects of RIC on lung injury along with other related cardiovascular complications are discussed, as are the limitations presented by sex and aging. This adjunct therapy is highly feasible, noninvasive, and proven to be safe in clinical conditions. If proven effective in clinical trials for acute respiratory distress syndrome and COVID-19, application in the clinical setting could be immediately implemented to improve outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».