The Method and Results of a Treatment Targeting SARS-CoV-2-Activated Inflammasomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinicians considered dapsone administration to treat SARS-CoV-2 inflammasome. Dapsone is helpful in the molecular regulation of Nod-like receptor family pyrin domain-containing 3 (NLRP3).Objective To study the targeting of NLRP3 itself or up-/downstream factors of the NLRP3 inflammasome by dapsone must be responsible for its observed preventive effects, functioning as a competitor.Methods This is a randomized controlled trial (RCT). We set out to use objective criteria of improvement, such as A. a reduction in the FIO2 requirement and B. a decrease in the progression of hypoxia. We treated the patients with standard COVID-19 acute respiratory distress syndrome (ARDS) treatment with dapsone. The RCT results were analyzed.Results ARDS progression was blocked in 17 of 19 total patients at the first period. The 44 (trial 22/ control 22) subjects were analyzed during the second period. The chi-square statistic is 5.1836. The p-value is .02280. (RR 0.21, OR 0.1) Fisher's exact test statistic value is 0.0433. (The result is significant at p < .05) (RR 0.15, OR 0) It is significant at the ARDS onset stage.Conclusion There was a significant difference in dapsone treatment results in the ARDS-onset group. We confirmed that dapsone clinically treated the onset of ARDS by targeting SARS-CoV-2-activated inflammasomes. Like chemically reacting substances, inflammasome and dapsone compete, proving that it is effective in early ARDS. ClinicalTrials.gov Identifier NCT04918914
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».