Neuroimmune multi-hit perspective of coronaviral infection
Notice bibliographique
Résumé
It is well accepted that environmental stressors experienced over a one's life, from microbial infections to chemical toxicants to even psychological stressors, ultimately shape central nervous system (CNS) functioning but can also contribute to its eventual breakdown. The severity, timing and type of such environmental "hits", woven together with genetic factors, likely determine what CNS outcomes become apparent. This focused review assesses the current COVID-19 pandemic through the lens of a multi-hit framework and disuses how the SARS-COV-2 virus (causative agent) might impact the brain and potentially interact with other environmental insults. What the long-term consequences of SAR2 COV-2 upon neuronal processes is yet unclear, but emerging evidence is suggesting the possibility of microglial or other inflammatory factors as potentially contributing to neurodegenerative illnesses. Finally, it is critical to consider the impact of the virus in the context of the substantial psychosocial stress that has been associated with the global pandemic. Indeed, the loneliness, fear to the future and loss of social support alone has exerted a massive impact upon individuals, especially the vulnerable very young and the elderly. The substantial upswing in depression, anxiety and eating disorders is evidence of this and in the years to come, this might be matched by a similar spike in dementia, as well as motor and cognitive neurodegenerative diseases.
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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 | 0,002 | 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 ».