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Enregistrement W4311847927 · doi:10.9734/ajrid/2022/v11i4227

Remdesivir for the Treatment of COVID-19, its Safety and Clinical Effectiveness: A Clinical Review

2022· review· en· W4311847927 sur OpenAlexaboutno aff
Kimberly Morton Cuthrell, Saima Batool, Tayyab Khurshid

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Research in Infectious Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Antiviral drugCoronavirusAntiviral treatmentAuthorization2019-20 coronavirus outbreakIntensive care medicineVirologyDrugInfectious disease (medical specialty)DiseasePharmacologyVirusInternal medicineComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remdesivir is a nucleotide analog pro-drug and antiviral medicine with broad spectrum effectiveness against viruses from several families. After exhibiting strong antiviral activity against coronaviruses in preclinical studies, remdesivir was approved as a specific drug for the treatment of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), which was caused by the infection with the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) during the current global pandemic. The Remdesivir COVID-19 phase III evaluation began in early 2020, and preliminary findings are promising. For people with severe COVID-19, Taiwan temporarily approved the use of Remdesivir in late May 2020. The approval was quickly followed by a number of conditional permits in many countries/regions, including the United States of America (USA) and Canada. Remdesivir had already been granted emergency use authorization in the USA on May 1, 2020 and special authorization for emergency use in Japan on May 7, 2020. This article provides a summary of remdesivir's development and the significant events that led to its initial conditional approval for the treatment of COVID-19.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,281 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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