The myocardial and neuronal infectivity of SARS-CoV-2 and detrimental outcomes
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiological outbreak of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), alias COVID-19, began in Wuhan, Hubei, China, in late December and eventually turned into a pandemic that has led to over 3.71 million deaths and over 173 million infected cases worldwide. In addition to respiratory manifestations, COVID-19 patients with neurological and myocardial dysfunctions exhibit a higher risk of in-hospital mortality. The immune function tends to be affected by cardiovascular risk factors and is thus indirectly related to the prognosis of COVID-19 patients. Many neurological symptoms and manifestations have been reported in COVID-19 patients; however, detailed descriptions on the prevalence and characteristic features of these symptoms are restricted due to insufficient data. It is thus advisable for clinicians to be vigilant for both cardiovascular and neurological manifestations to detect them at an early stage to avoid inappropriate management of COVID-19 and to address the manifestations adequately. Patients with severe COVID-19 are notably more susceptible to developing cardiovascular and neurological complications than non-severe COVID-19 patients. This review focuses on the consequential outcomes of COVID-19 on cardiovascular and neuronal functions, including other influencing factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».