Post COVID-19 complications, adjunct therapy explored, and steroidal after effects
Notice bibliographique
Résumé
For COVID-19 survivors, defeating the virus is just the beginning of a long road to recovery. The inducibility and catastrophic effects of the virus are distributed across multiple organs. The induction of cytokine storms in COVID-19 patients is due to the interaction of the SARS-CoV-2 virus and the host receptor, leading to various immunopathological consequences that may eventually lead to death. So far, COVID-19 has affected tons of people across the world, but there is still no effective treatment. Patients facing complications of COVID-19 after recovery have shown extensive clinical symptoms similar to that of patients recovering from previously circulating coronaviruses. Previous knowledge and literature have opened up ways to treat this disease and manage post-COVID-19 complications, which pose a severe challenge to the health system globally and may exacerbate the fragmentation of diseases. The use of steroids as a treatment has resulted in various health problems and side-effects in COVID-19 patients. This review discusses various post-COVID-19 complications observed and adjunctive therapies used along with common COVID-19 treatment and spotlights their side effects and consequences. This review provides the latest literature on COVID-19, which emphasizes the subsequent complications in various organs, side effects of drugs, and alternative regimens used to treat COVID-19.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».