The Impact on COVID-19 by Intravenous Bevacizumab Used for Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues as an infectious pandemic. With emphasis on mitigating its impact globally, strategies have been emphasized on prevention to treatment in severe cases. As for pharmacotherapies, many have been researched, with a few being recommended for patients with COVID-19 depending upon their severity. Bevacizumab, a recombinant monoclonal antibody often used for oncological disease and rare genetic disorders, has gained attention in combatting COVID-19 due to the pharmacotherapy's ability to inhibit vascular endothelial growth factor A (VEGF-A). VEGF has been identified as significantly upregulated in the lungs of persons who have died of COVID-19, raising interest for VEGF to be a potential target for patients with COVID-19. We present a case of a patient who was admitted due to complications of a rare genetic disorder, called hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT), warranting intravenous bevacizumab, who subsequently was diagnosed with COVID-19 pneumonia. We discuss the patient's outcome and contribute to the growing potential of bevacizumab in the treatment of COVID-19.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».