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Enregistrement W4307771970 · doi:10.3233/jad-220800

COVID-19 as a Risk Factor for Alzheimer’s Disease

2022· review· en· W4307771970 sur OpenAlexafffund
Mahdieh Golzari-Sorkheh, Donald F. Weaver, Mark A. Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKrembil Foundation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Risk factor2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DiseaseFactor (programming language)MedicineAlzheimer's diseaseVirologyInternal medicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe acute respiratory disease coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is responsible for the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Although a primarily respiratory disease, recent reports indicate that it also affects the central nervous system (CNS). Over 25% of COVID-19 patients report neurological symptoms such as memory loss, anosmia, hyposmia, confusion, and headaches. The neurological outcomes may be a result of viral entry into the CNS and/or resulting neuroinflammation, both of which underlie an elevated risk for Alzheimer's disease (AD). Herein, we ask: Is COVID-19 a risk factor for AD? To answer, we identify the literature and review mechanisms by which COVID-19-mediated neuroinflammation can contribute to the development of AD, evaluate the effects of acute versus chronic phases of infection, and lastly, discuss potential therapeutics to address the rising rates of COVID-19 neurological sequelae.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,317 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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