Functionality of Monoclonal Antibody Therapy in SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic emerged as a world crisis in 2019 and started a global search for optimal therapeutic regimen including vaccines, antiviral agents, and recently monoclonal antibody therapy. Clinical trials are currently underway for the efficacy of several neutralizing monoclonal antibodies against COVID-19. The evolution of new severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) variants with immune evasion capacity has created a challenge for the healthcare workers with urgent need for prospective studies to determine functionality of monoclonal antibody therapy and their role in the reduction of hospitalization for disease severity. Herein, we report three cases of COVID-19 during the beginning of the spread of Omicron variants that were hospitalized after treatment with monoclonal antibody therapy in the emergency department. All the patients showed progression of the disease on imaging and were treated with dexamethasone, remdesivir and anticoagulation based on the symptoms and contraindications. Two of the patients recovered and were discharged with out-patient follow-up; however, one patient expired in the hospital. Monoclonal antibody therapy is a promising treatment to limit the progression of COVID-19 and reduce the hospital strain specifically in small community hospitals. Limited information is available about their efficacy in the new viral variants. These cases emphasize the need of future prospective study and randomized controlled trials to illustrate the utilization of monoclonal antibodies as a therapeutic modality in patients infected with the variants of SARS-CoV-2.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».