COVID-19: A Review of Potential Treatments (Corticosteroids, Remdesivir, Tocilizumab, Bamlanivimab/Etesevimab, and Casirivimab/Imdevimab) and Pharmacological Considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In light of the ongoing global pandemic, this paper reviews data on a number of potential and approved agents for COVID-19 disease management, including corticosteroids, remdesivir, tocilizumab, and monoclonal antibody combinations. Dose considerations, potential drug–drug interactions, and access issues are discussed. Key findings: Remdesivir is the first antiviral agent approved for the treatment of COVID-19, based on results from large clinical trials showing reduction in recovery time, faster clinical improvement, and decrease in time to discharge with remdesivir. Dexamethasone and tocilizumab have demonstrated mortality benefits in large, randomized controlled trials. Consequently, the use of corticosteroids has become the standard of care for hospitalized patients with severe or critical COVID-19, while tocilizumab is recommended for use in combination with a corticosteroid in certain hospitalized patients. Recently, monoclonal antibody combinations bamlanivimab/etesevimab and casirivimab/imdevimab received emergency use authorizations for use in non-hospitalized patients with mild-to-moderate COVID-19 at high risk of disease progression. Summary: As data from large clinical trials emerge, the paradigm of COVID-19 treatments has shifted significantly. The use of corticosteroids, remdesivir, and tocilizumab depend on disease severity. Emerging data on monoclonal antibody combinations are promising, but further data are required. Pharmacists can play a role in ensuring appropriate access, correct administration, and safe use of COVID-19 treatments and are encouraged to stay abreast of new developments.
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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 | 0,004 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle