Impact of the COVID-19 pandemic on patients with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Severe acute respiratory disease coronavirus 2 is currently causing the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, placing extreme strain on the global health system. Vaccination is the main measure for preventing the COVID-19 epidemic, especially for high-risk groups including patients with chronic kidney disease (CKD). However, CKD patients receiving dialysis or kidney transplant may be characterized by decreased renal function and immune disorders, which may have uncertainties in their health. This overview aims to introduce the possible impact of the COVID-19 vaccine on kidney disease and its application in patients with CKD to provide evidence for the COVID-19 vaccine in patients with CKD. The data for this study were collected from PubMed, Cochrane Library, Embase, ClinicalTrials.gov, and the China Knowledge Resource Integrated Database (CNKI). The following keywords were used: "COVID-19", "COVID-19 vaccine," and "CKD". The publication time of the papers was set from the establishment of the databases to September 2021. A total of 47 studies were included, and patients with CKD are a high-risk group for COVID-19 infection and severe illness. Vaccination is a powerful tool for preventing CKD patients from COVID-19. Because of possible side effects, the recurrence or deterioration of kidney disease may occur in CKD patients after vaccination. Although vaccination for patients with CKD remains a problem, with the advantages outweighing the disadvantages, stable CKD patients should complete a vaccination plan, and doctors should be aware of the recurrence or deterioration of kidney disease and close monitoring. DATA ACCESS STATEMENT: Research data supporting this publication are available from the electronic databases of PubMed, Cochrane Library, Embase, ClinicalTrials.gov, and the China Knowledge Resource Integrated Database (CNKI).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».