Influenza: clinical aspects, diagnosis, and treatment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the clinico-epidemiological aspects of influenza in the context of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic; the recent advances in point-of-care molecular diagnostics and co-detection of influenza and coronaviruses, and the development of new influenza therapeutics. RECENT FINDINGS: Rates of influenza have declined globally since the 2020-2021 season; waning population immunity and uncertainty in vaccine strains could pose a risk in its significant resurgence, especially where pandemic public health interventions start being lifted. As symptoms are similar for influenza and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infections, accurate, rapid diagnostics are needed to guide management. In addition to neuraminidase inhibitors, newer class of antivirals including polymerase inhibitors show promise in treating influenza infections in adults, children, and high-risk individuals. SUMMARY: This review summarizes the most recent data on rapid molecular diagnostics, including point-of-care tests and co-detection of influenza and SARS-CoV-2 viruses. The implications to inform clinical and infection control practices, and detection of antiviral resistance are discussed. The latest clinical trial data on neuraminidase inhibitors and polymerase inhibitors, their efficacy, limitations, and resistance concerns are reviewed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,003 |
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 ».