COVID-19 and Rheumatic Diseases: It Is Time to Better Understand This Association
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19; caused by the SARS-CoV-2 virus), which by the end of 2019 was completely unknown to clinicians, brought uncertainties and challenges never before experienced in the modern era. Since the World Health Organization declared the pandemic on March 11, 20201, more than 50,000,000 confirmed cases have been reported worldwide, and more than 1,200,000 individuals have died from the disease2. In this scenario, many clinical questions have emerged from a rheumatologic standpoint: Are patients with immune-mediated rheumatic diseases (IMRD) more likely to get infected by SARS-CoV-2? Will patients with rheumatic diseases develop more severe forms of COVID-19? How should we manage immunosuppressors and biological therapy? Is there a chance of reactivation of IMRD after COVID-19? Will a SARS-CoV-2 infection trigger an autoimmune disease? To date, these questions remain unanswered. Although patients with IMRD are known to be at higher risk of infection—attributed mainly to disease activity, comorbidities, and immunosuppressive therapy—the first published papers addressing COVID-19 in patients with IMRD, based on the clinical information published up to that time, indicated there was no consistent evidence that these patients were at higher risk compared to those with other comorbidities3,4. Since then, numerous papers about COVID-19 in patients with IMRD have been published, but there are still many unanswered questions. The first question that has not yet been fully answered is related to the prevalence of COVID-19 …
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».