Efficacy of COVID-HIGIV in animal models of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
In late 2019 the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus emerged in China and quickly spread into a worldwide pandemic. It has caused millions of hospitalizations and deaths, despite the use of COVID-19 vaccines. Convalescent plasma and monoclonal antibodies emerged as major therapeutic options for treatment of COVID-19. We have developed an anti-SARS-CoV-2 immunoglobulin intravenous (Human) (COVID-HIGIV), a potential improvement from using convalescent plasma. In this report the efficacy of COVID-HIGIV was evaluated in hamster and mouse models of SARS-CoV-2 infection. COVID-HIGIV treatment in both mice and hamsters significantly reduced the viral load in the lungs. Among COVID-HIGIV treated animals, infection-related body weight loss was reduced and the animals regained their baseline body weight faster than the PBS controls. In hamsters, COVID-HIGIV treatment reduced infection-associated lung pathology including lung inflammation, and pneumocyte hypertrophy in the lungs. These results support ongoing trials for outpatient treatment with COVID-HIGIV for safety and efficacy evaluation (NCT04910269, NCT04546581).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».