The Method and Results of a Treatment Targeting SARS-CoV-2-Activated Inflammasomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Clinicians in critical care medicine considered dapsone administration to treat SARS-CoV-2 inflammasome. Dapsone is useful 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 case series with or without intervention; a cross-sectional study. 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 ARDS treatment with dapsone 100 mg to target NLRP3 inflammasomes. Results The 22 cases were treated with standard COVID-19 therapy with dapsone (trial group), and the 22 cases were the control group. The comparison was made assuming that only decreased FIO2 was influential in the trial and control groups, which applied to only the ARDS onset stage. The chi-square statistic is 5.1836. The p-value is .02280. Fisher’s exact test statistic value is 0.0433. (The result is significant at p < .05) Furthermore, the ARDS-onset mortality rates were 0% (with dapsone) and 40% (without dapsone). 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 are competing, proving that it is only effective in treating early ARDS.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».