Gastrointestinal and hepatic side effects of potential treatment for COVID-19 and vaccination in patients with chronic liver diseases
Notice bibliographique
Résumé
The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a global pandemic. Many clinical trials have been performed to investigate potential treatments or vaccines for this disease to reduce the high morbidity and mortality. The drugs of higher interest include umifenovir, bromhexine, remdesivir, lopinavir/ritonavir, steroid, tocilizumab, interferon alpha or beta, ribavirin, fivapiravir, nitazoxanide, ivermectin, molnupiravir, hydroxychloroquine/chloroquine alone or in combination with azithromycin, and baricitinib. Gastrointestinal (GI) symptoms and liver dysfunction are frequently seen in patients with COVID-19, which can make it difficult to differentiate disease manifestations from treatment adverse effects. GI symptoms of COVID-19 include anorexia, dyspepsia, nausea, vomiting, diarrhea and abdominal pain. Liver injury can be a result of systemic inflammation or cytokine storm, or due to the adverse drug effects in patients who have been receiving different treatments. Regular monitoring of liver function should be performed. COVID-19 vaccines have been rapidly developed with different technologies including mRNA, viral vectors, inactivated viruses, recombinant DNA, protein subunits and live attenuated viruses. Patients with chronic liver disease or inflammatory bowel disease and liver transplant recipients are encouraged to receive vaccination as the benefits outweigh the risks. Vaccination against COVID-19 is also recommended to family members and healthcare professionals caring for these patients to reduce exposure to the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 virus.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».