A rapid review of recent advances in diagnosis, treatment and vaccination for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 is caused by SARS-CoV-2, which originated in Wuhan, Hubei province, Central China, in December 2019 and since then has spread rapidly, resulting in a severe pandemic. The infected patient presents with varying non-specific symptoms requiring an accurate and rapid diagnostic tool to detect SARS-CoV-2. This is followed by effective patient isolation and early treatment initiation ranging from supportive therapy to specific drugs such as corticosteroids, antiviral agents, antibiotics, and the recently introduced convalescent plasma. The development of an efficient vaccine has been an on-going challenge by various nations and research companies. A literature search was conducted in early December 2020 in all the major databases such as Medline/PubMed, Web of Science, Scopus and Google Scholar search engines. The findings are discussed in three main thematic areas namely diagnostic approaches, therapeutic options, and potential vaccines in various phases of development. Therefore, an effective and economical vaccine remains the only retort to combat COVID-19 successfully to save millions of lives during this pandemic. However, there is a great scope for further research in discovering cost-effective and safer therapeutics, vaccines and strategies to ensure equitable access to COVID-19 prevention and treatment services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».