Notes from the Field: The Combined Effects of Tocilizumab and Remdesivir in a Patient with Severe COVID-19 and Cytokine Release Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 is known to cause severe bilateral pneumonia and acute respiratory distress syndrome or COVID-19 in patients, which can be debilitating and even fatal. With no drugs or vaccines available yet, a wide range of treatment regimens used are being repurposed. The need of the hour is to analyze various currently available regimens and devise a treatment plan that is most effective for COVID-19. Here we describe the case of a 68-year-old man with hypertension and diabetes, exhibiting symptoms of cough and shortness of breath, who presented at the emergency department of our hospital. Chest computed tomography revealed bilateral ground glass opacities that were indicative of COVID-19, and a computed tomography score of 24 was indicative of severe pulmonary pneumonia. He tested positive for COVID-19. His treatment regimen included the use of convalescent plasma, oxygen therapy, steroids, high-dose antibiotics, broad-spectrum antiviral remdesivir, and anti-interleukin-6 monoclonal antibody (Tocilizumab) at various stages of the disease. Oxygen supplementation was required at the time of admission. The patient initially developed a cytokine release storm, and oxygen supplementation was initiated to manage his condition. Supportive care and multiple treatment regimens were used to successfully recover the patient's health. With a rapid increase in number of confirmed cases worldwide, COVID-19 has become a major challenge to our health care system. With no available vaccines currently, the establishment of a combination of therapeutic drugs that effectively reduce disease progression is of utmost importance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».