COVID-19 and Tuberculosis: Two Knives in a Sheath
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS CoV-2) has caused a global human outbreak, making it a more serious threat to human health than any other infectious disease. Coronavirus infectious disease 2019 (COVID-19) has severely affected the lifestyles of people around the world and caused high mortality throughout the world. In both pandemic and seasonal influenza, co-infection of COVID-19 with other diseases has been linked to worse outcomes. The literature revealed that it is characteristically associated with comorbidities such as hypertension, blood pressure, obesity, cardiovascular diseases, and other microbial infections. Furthermore, microbial coinfections worsen respiratory viral infections and are a common cause of death in influenza pandemics. Deplorably, Tuberculosis (TB) is also a dreadful lung infection and attains cytokine equilibrium with host cells to maintain the latent stage. Studies showed that human coronaviruses (hCoV) activate latent TB to an active state due to unregulated cytokine production, called a cytokine storm. The present review concisely discusses the reason and status of co-infection of COVID-19 with TB based on previous case reports, cohorts, and scientific studies. COVID-19 patients are prone to be infected with TB and vice-versa in TB-prone areas. The therapeutic opportunities for overcoming the COVID-19 induced cytokine storm have also been emphasized by the present clinical trial candidates. In conclusion, we recommend categorizing the patients based on their medical history and cured or latent TB patients should be particularly closely monitored. They should be tested for Interferon Gamma Release Assay (IGRA) regularly on and after COVID-19 infection.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».