Acute and chronic neurological disorders in COVID-19: potential mechanisms of disease
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a global pandemic caused by SARS-CoV-2 infection and is associated with both acute and chronic disorders affecting the nervous system. Acute neurological disorders affecting patients with COVID-19 range widely from anosmia, stroke, encephalopathy/encephalitis, and seizures to Guillain-Barré syndrome. Chronic neurological sequelae are less well defined although exercise intolerance, dysautonomia, pain, as well as neurocognitive and psychiatric dysfunctions are commonly reported. Molecular analyses of CSF and neuropathological studies highlight both vascular and immunologic perturbations. Low levels of viral RNA have been detected in the brains of few acutely ill individuals. Potential pathogenic mechanisms in the acute phase include coagulopathies with associated cerebral hypoxic-ischaemic injury, blood-brain barrier abnormalities with endotheliopathy and possibly viral neuroinvasion accompanied by neuro-immune responses. Established diagnostic tools are limited by a lack of clearly defined COVID-19 specific neurological syndromes. Future interventions will require delineation of specific neurological syndromes, diagnostic algorithm development and uncovering the underlying disease mechanisms that will guide effective therapies.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle