Kidney diseases and COVID-19 infection: causes and effect, supportive therapeutics and nutritional perspectives
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
Recently, the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), has attracted the attention of scientists where it has a high mortality rate among older adults and individuals suffering from chronic diseases, such as chronic kidney diseases (CKD). It is important to elucidate molecular mechanisms by which COVID-19 affects the kidneys and accordingly develop proper nutritional and pharmacological strategies. Although numerous studies have recently recommended several approaches for the management of COVID-19 in CKD, its impact on patients with renal diseases remains the biggest challenge worldwide. In this paper, we review the most recent evidence regarding causality, potential nutritional supplements, therapeutic options, and management of COVID-19 infection in vulnerable individuals and patients with CKD. To date, there is no effective treatment for COVID-19-induced kidney dysfunction, and current treatments are yet limited to anti-inflammatory (e.g. ibuprofen) and anti-viral medications (e.g. Remdesivir, and Chloroquine/Hydroxychloroquine) that may increase the chance of treatment. In conclusion, the knowledge about kidney damage in COVID-19 is very limited, and this review improves our ability to introduce novel approaches for future clinical trials for this contiguous disease.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 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