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Enregistrement W3137050976 · doi:10.1152/ajplung.00547.2020

Implications of preexisting asthma on COVID-19 pathogenesis

2021· review· en· W3137050976 sur OpenAlexaff
Rakhee K. Ramakrishnan, Saba Al Heialy, Qutayba Hamid

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Lung Cellular and Molecular Physiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineARDSImmunologyPandemicDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Intensive care medicineLungInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic spreading at an alarming rate has taken a heavy toll on the public healthcare systems and economies worldwide. An abnormal and overactivated inflammatory response is occasionally elicited by the severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) and this hyperinflammation is associated with worse prognosis of COVID-19. Theoretically, one would expect patients with asthma to be at a greater risk of SARS-CoV-2 infection considering their increased susceptibility to common respiratory virus-associated exacerbations. Surprisingly, current data do not consistently suggest an increased prevalence of asthma among patients with COVID-19. Considering the high global prevalence of asthma, the characteristics of the disease and/or their conventional therapy might play a role in their potential defense against COVID-19. This may be attributed to the T helper type 2 immune response predominantly seen in patients with asthma. Likewise, asthma therapeutics, including corticosteroids and biologics, may in fact benefit the patients with asthma by alleviating the development of hyperinflammation. On the other hand, elevated IL-17 levels are characteristically seen in a subset of asthma patients with severe disease as well as in patients with COVID-19. Targeting the IL-17 pathway as a treatment strategy could plausibly alleviate acute respiratory distress syndrome (ARDS) in patients with COVID-19 and asthma demonstrating a predominant T helper type 17 response. A clinical trial including a drug targeting this pathway may thus, constitute a logical addition to the global pursuit for effective therapeutics against COVID-19. The complex interplay between the asthma endotypes and COVID-19 is not very well understood and will be discussed in this mini-review.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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