COVID-19 pathophysiology and pharmacology: what do we know and how did Canadians respond? A review of Health Canada authorized clinical vaccine and drug trials
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has resulted in the death of over 18 000 Canadians and has impacted the lives of all Canadians. Many Canadian research groups have expanded their research programs to include COVID-19. Over the past year, our knowledge of this novel disease has grown and has led to the initiation of a number of clinical vaccine and drug trials for the prevention and treatment of COVID-19. Here, we review SARS-CoV-2 (the coronavirus that causes COVID-19) and the natural history of COVID-19, including a timeline of disease progression after SARS-CoV-2 exposure. We also review the pathophysiological effects of COVID-19 on the organ systems that have been implicated in the disease, including the lungs, upper respiratory tract, immune system, central nervous system, cardiovascular system, gastrointestinal organs, the liver, and the kidneys. Then we review general therapeutics strategies that are being applied and investigated for the prevention or treatment of COVID-19, including vaccines, antivirals, immune system enhancers, pulmonary supportive agents, immunosuppressants and (or) anti-inflammatories, and cardiovascular system regulators. Finally, we provide an overview of all current Health Canada authorized clinical drug and vaccine trials for the prevention or treatment 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».