COVID-19 in Africa: an ovarian victory?
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) mainly attacks the respiratory system and is characterized by pneumonia, cytokine storm, coagulation disorders and severe immune downregulation. Although public health experts predicted worst outcomes in Africa, the incidence, hospitalization and mortality rates have been lower in Africa compared to other continents. Interestingly, lower incidence and mortality rates have been observed in women from Africa compared to their cohorts from other continents. Also, in the US non-Hispanic Black females have lower COVID-19 and death rates compared to their white counterparts. It's unclear why this significant difference exists; however, the ovarian function, genetics and immunological statuses could play a major role. Women of African descent have elevated levels of estrogen compared with Caucasians hence we anticipate that estrogen might offer some protection against the SARS-CoV-2 infections. The racial differences in lifestyle, age and inaccessibility to contraceptive usage might also play a role. Here, we provide insight on how the high levels of estrogen in African women might contribute to the lower cases and fatalities in Africa. Specifically, estrogen might offer protection against COVID-19 by suppressing hyper-production of cytokines, promoting anti-inflammatory cytokines, stimulating antibody production and suppressing endoplasmic reticulum (ER) stress. This will as well provide useful information on how future pandemics could be managed using Africa as a case study.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».