Multimodal Benefits of Exercise in Patients With Multiple Sclerosis and COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating disease characterized by plaque formation and neuroinflammation. The plaques can present in various locations, causing a variety of clinical symptoms in patients with MS. Coronavirus disease-2019 (COVID-19) is also associated with systemic inflammation and a cytokine storm which can cause plaque formation in several areas of the brain. These concurring events could exacerbate the disease burden of MS. We review the neuro-invasive properties of SARS-CoV-2 and the possible pathways for the entry of the virus into the central nervous system (CNS). Complications due to this viral infection are similar to those occurring in patients with MS. Conditions related to MS which make patients more susceptible to viral infection include inflammatory status, blood-brain barrier (BBB) permeability, function of CNS cells, and plaque formation. There are also psychoneurological and mood disorders associated with both MS and COVID-19 infections. Finally, we discuss the effects of exercise on peripheral and central inflammation, BBB integrity, glia and neural cells, and remyelination. We conclude that moderate exercise training prior or after infection with SARS-CoV-2 can produce health benefits in patients with MS patients, including reduced mortality and improved physical and mental health of patients with MS.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».