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Enregistrement W4205798458 · doi:10.1590/scielopreprints.1144

COVID-19: Implications for People with Chagas Disease

2020· preprint· en· W4205798458 sur OpenAlexaff
Ezequiel Zaidel, Colin Forsyth, Gabriel Novick, Rachel Marcus, Antônio Luiz Pinho Ribeiro, María‐Jesús Pinazo, Carlos A. Morillo, Luis Eduardo Echeverría, Maria Aparecida Shikanai‐Yasuda, Pierre Buekens, Pablo Perel, Sheba Meymandi, Kate Ralston, Fausto J. Pinto, Sergio Sosa‐Estáni

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicChagas diseaseCoinfectionTrypanosoma cruziNeglected tropical diseasesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseMedicineIntensive care medicineCardiomyopathyEtiologyImmunologyInfectious disease (medical specialty)PathologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the global COVID-19 pandemic advances, it increasingly impacts the vulnerable populations who already bear a heavy burden of neglected tropical diseases. Chagas disease (CD), a neglected parasitic infection, is of particular concern because of its potential to cause cardiac, gastrointestinal, and other complications which could increase susceptibility to COVID-19. The over one million people worldwide with chronic Chagas cardiomyopathy require special consideration because of COVID-19’s potential impact on the heart, yet the pandemic also affects treatment provision to people with acute or chronic indeterminate CD. In this document, a follow-up to the WHF-IASC Roadmap on CD, we assess the implications of coinfection with SARS-CoV-2 and Trypanosoma cruzi, the etiological agent of CD. Based on the limited evidence available, we provide preliminary guidance for testing, treatment, and management of patients affected by both diseases, while highlighting emerging healthcare access challenges and future research needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,007

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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