Sodium Toxicity in the Nutritional Epidemiology and Nutritional Immunology of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Dietary factors in the etiology of COVID-19 are understudied. High dietary sodium intake leading to sodium toxicity is associated with comorbid conditions of COVID-19 such as hypertension, kidney disease, stroke, pneumonia, obesity, diabetes, hepatic disease, cardiac arrhythmias, thrombosis, migraine, tinnitus, Bell's palsy, multiple sclerosis, systemic sclerosis, and polycystic ovary syndrome. This article synthesizes evidence from epidemiology, pathophysiology, immunology, and virology literature linking sodium toxicological mechanisms to COVID-19 and SARS-CoV-2 infection. Sodium toxicity is a modifiable disease determinant that impairs the mucociliary clearance of virion aggregates in nasal sinuses of the mucosal immune system, which may lead to SARS-CoV-2 infection and viral sepsis. In addition, sodium toxicity causes pulmonary edema associated with severe acute respiratory syndrome, as well as inflammatory immune responses and other symptoms of COVID-19 such as fever and nasal sinus congestion. Consequently, sodium toxicity potentially mediates the association of COVID-19 pathophysiology with SARS-CoV-2 infection. Sodium dietary intake also increases in the winter, when sodium losses through sweating are reduced, correlating with influenza-like illness outbreaks. Increased SARS-CoV-2 infections in lower socioeconomic classes and among people in government institutions are linked to the consumption of foods highly processed with sodium. Interventions to reduce COVID-19 morbidity and mortality through reduced-sodium diets should be explored further.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».