Notice bibliographique
Résumé
As the world faces the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic due to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, concerns have been raised that asthma patients could be at increased risk of SARS-CoV-2 infection and disease severity. However, it appears that asthma is not an independent risk factor for both. Furthermore, asthma is not over-represented in hospitalised patients with severe pneumonia due to SARS-CoV-2 infection and there was no increased risk of asthma exacerbations triggered by SARS-CoV-2. There is accumulating evidence that asthma phenotypes and comorbidities are important factors in evaluating the risk for SARS-CoV-2 infection and disease severity, as findings suggest that Th2-high inflammation may reduce the risk of SARS-Cov-2 infection and disease severity in contrast to increased risk in patients with Th2-low asthma. The use of inhaled corticosteroids (ICS) is safe in asthma patients with SARS-CoV-2 infection. Furthermore, it has been proposed that ICS may confer some degree of protection against SARS-CoV-2 infection and the development of severe disease by reducing the expression of angiotensin converting enzyme-2 and transmembrane protease serine in the lung. In contrast, chronic or recurrent use of systemic corticosteroids before SARS-CoV-2 infection is a major risk factor of poor outcomes and worst survival in asthma patients. Conversely, biological therapy for severe allergic and eosinophilic asthma does not increase the risk of being infected with SARS-CoV-2 or having worse COVID-19 severity. In the present review we will summarise the current literature regarding asthma and COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».