MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3177875601 · doi:10.1007/s40121-021-00478-8

COVID-19: Zinc and Angiotensin-Converting Enzyme 2 (ACE2) Deficiencies as Determinants of Risk and Severity of Disease: A Narrative Review

2021· review· en· W3177875601 sur OpenAlexaff
Miklos Salgo

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases and Therapy · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensHillsborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAngiotensin-converting enzyme 2MedicineBlood pressureControl (management)Renin–angiotensin systemVirusCytokine stormCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseVirologyEndocrinologyInternal medicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of evidence supports the premise that deficiencies of zinc and angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2, a zinc enzyme) determine severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19). ACE2 is part of the renin-angiotensin system (RAS) and acts as a feedback control system moderating blood pressure, keeping blood pressure within normal limits. For a virus to infect a person, the virus has to get inside the person's cells. The virus that causes COVID-19 uses ACE2 to get into the cell. Think of this like an invader from outer space attacking your car by getting in through your cruise control; the RAS is like the cruise control of your car. What happens next depends on how robust your cruise control is. If your cruise control is young and healthy perhaps very little happens; your car may slow down or speed up a bit. But if your cruise control is in poor condition the attack might disrupt the entire speed control system; your car may brake suddenly or speed out of control and crash. Feedback control systems (natural or man-made) are designed to keep dynamic systems in control, but under certain situations can drive the system completely out of control. The RAS is composed of two feedback loops: the ACE loop provides amplification, increasing pro-inflammatory cytokines and blood pressure; the ACE2 loop provides fine control and mitigates the vasoconstrictive, pro-inflammatory, and thrombotic actions of the ACE loop. Usually, there is balance, but in the setting of COVID-19, underlying deficiencies of zinc and ACE2 can lead to an imbalance. Exacerbated by the severe downregulation of ACE2 seen with viral entry, a "tipping point" is reached with loss of control of the RAS system resulting in increased angiotensin II (Ang II) causing downstream vasoconstriction, inflammation, and thromboses. These, in turn, lead to complications often seen in "severe COVID-19" such as acute respiratory distress syndrome (ARDS) or cytokine storm, often seen in high-risk patients in the second week of illness. This model suggests that supplemental zinc could replenish zinc in ACE2, stabilize the ACE2 axis, and prevent disruption of the RAS. This would prevent the vasoconstrictive, inflammatory, and thrombotic actions of Ang II, thus preventing the severe COVID-19 complications which cause the high morbidity and mortality seen in high-risk patients with underlying zinc deficiency. Zinc supplements are available, easy to use, and relatively safe. Randomized clinical trials are needed to confirm safety and efficacy of zinc supplementation to decrease severity of and morality from COVID-19 in high-risk patients. Since replenishment of zinc and active ACE2 in patients in whom these are deficient may take weeks, supplementation in high-risk populations prior to COVID infection may be required. Such supplementation should not replace vaccination but may be useful in populations for whom vaccination is not available or for populations exposed to viral variants to which available vaccines have insufficient coverage.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInfectious Diseases and TherapyMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207