The new criteria for a COVID19 patient for the clinical practice to determine the need for an early therapeutic regimen and to decrease mortality
Notice bibliographique
Résumé
A new predictive criterion is being proposed for the determination of cytokine storm (CS) in COVID-19 (COVID-CS). It is comprised of results of laboratory that associate the pro-inflammatory status, systemic cell death, multi-organ tissue damage, and pre-renal electrolyte imbalance. The data identifies the patients’ stay in hospitals and their mortality with the relevance of hyper-inflammation and tissue damage during the CS. The criteria can be readily used in clinical practice to determine the need for an early therapeutic regimen, block the hyper-immune response and possibly decrease mortality. It helps to understand the nature of the virus by following a specific criterion to predict the disease. The SARS-CoV-2 tells us in few days what nature has decided for the patient i.e., recovery, death or permanent disability. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.37.5.3630 How to cite this:Bukhari MH, Zain S, Syed M. The new criteria for a COVID19 patient for the clinical practice to determine the need for an early therapeutic regimen and to decrease mortality. Pak J Med Sci. 2021;37(5):1536-1539. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.37.5.3630 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,028 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».