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Enregistrement W4213162889 · doi:10.21203/rs.3.rs-30934/v3

COVID-19: Famotidine, Histamine, Mast Cells, and Mechanisms

2020· preprint· en· W4213162889 sur OpenAlexaff
Robert W. Malone, Philip Tisdall, Philip Fremont‐Smith, Yongfeng Liu, Xi‐Ping Huang, Kris M. White, Lisa Miorin, Assaf Alon, Elise Delaforge, Christopher Hennecker, Guanyu Wang, Joshua Pottel, Nora Smith, Julie M. Hall, Gideon Shapiro, Anthony Mittermaier, Andrew C. Kruse, Adolfo García‐Sastre, Bryan L. Roth, Jill Glasspool‐Malone, Darrell Ricke

Notice bibliographique

RevueResearch Square (Research Square) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Air ForceDefense Advanced Research Projects AgencyDefense Threat Reduction AgencyAdvanced Research Projects AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clésHistamineFamotidineMast cellCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Mechanism (biology)PandemicImmunologyMechanism of actionDysfunctional familyHistamine H2 receptorMedicineReceptorDiseaseBiologyPharmacologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)AntagonistIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SARS-CoV-2 infection is required for COVID-19, but many signs and symptoms of COVID-19 differ from common acute viral diseases. Currently, there are no pre- or post-exposure prophylactic COVID-19 medical countermeasures. Clinical data suggest that famotidine may mitigate COVID-19 disease, but both mechanism of action and rationale for dose selection remain obscure. We explore several plausible avenues of activity including antiviral and host-mediated actions. We propose that the principal famotidine mechanism of action for COVID-19 involves on-target histamine receptor H2 activity, and that development of clinical COVID-19 involves dysfunctional mast cell activation and histamine release.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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