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Enregistrement W4294368573 · doi:10.17615/tmws-6n15

Understanding COVID-19-associated coagulopathy

2022· article· en· W4294368573 sur OpenAlexfundno aff
J.H. Morrissey, Emily Conway, M.T. Rondina, J.H. Griffin, N. Mackman, Frank L. van de Veerdonk, Lisa E. Gralinski, R.A. Campbell, A.S. Wolberg, D. Nugent, L.O. Mosnier, R.Q. Warren, Kyung Young Moon, K.M. Hoffmeister

Notice bibliographique

RevueUNC Libraries · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Optic Conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Internal Medicine, University of UtahNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Coagulopathy2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyPandemicMedicineInternal medicineOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19-associated coagulopathy (CAC) is a life-threatening complication of SARS-CoV-2 infection. However, the underlying cellular and molecular mechanisms driving this condition are unclear. Evidence supports the concept that CAC involves complex interactions between the innate immune response, the coagulation and fibrinolytic pathways, and the vascular endothelium, resulting in a procoagulant condition. Understanding of the pathogenesis of this condition at the genomic, molecular and cellular levels is needed in order to mitigate thrombosis formation in at-risk patients. In this Perspective, we categorize our current understanding of CAC into three main pathological mechanisms: first, vascular endothelial cell dysfunction; second, a hyper-inflammatory immune response; and last, hypercoagulability. Furthermore, we pose key questions and identify research gaps that need to be addressed to better understand CAC, facilitate improved diagnostics and aid in therapeutic development. Finally, we consider the suitability of different animal models to study CAC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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