Acute and chronic neurological disorders in COVID-19: potential mechanisms of disease
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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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».