SARS‐CoV‐2 and dengue virus co‐infection: Epidemiology, pathogenesis, diagnosis, treatment, and management
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 and dengue virus co-infection cases have been on the rise in dengue-endemic regions as coronavirus disease 2019 (COVID-19) spreads over the world, posing a threat of a co-epidemic. The risk of comorbidity in co-infection cases is greater than that of a single viral infection, which is a cause of concern. Although the pathophysiologies of the two infections are different, the viruses have comparable effects within the body, resulting in identical clinical symptoms in the case of co-infection, which adds to the complexity. Overlapping symptoms and laboratory features make proper differentiation of the infections important. However, specific biomarkers provide precise results that can be utilised to diagnose and treat a co-infection, whether it is simply COVID-19, dengue, or a co-infection. Though their treatment is distinguished, it becomes more complicated in circumstances of co-infection. As a result, regardless of whatever infection the first symptom points to, confirmation diagnosis of both COVID-19 and dengue should be mandatory, particularly in dengue-endemic regions, to prevent health deterioration in individuals treated for a single infection. There is still a scarcity of concise literature on the epidemiology, pathophysiology, diagnosis, therapy, and management of SARS-CoV-2 and dengue virus co-infection. The epidemiology of SARS-CoV-2 and dengue virus co-infection, the mechanism of pathogenesis, and the potential impact on patients are summarised in this review. The possible diagnosis with biomarkers, treatment, and management of the SARS-CoV-2 and dengue viruses are also discussed. This review will shed light on the appropriate diagnosis, treatment, and management of the patients suffering from SARS-CoV-2 and dengue virus co-infection.
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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) | 0,003 | 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 ».