A Low Dose Whole Lung Radiotherapy for Covid-19 Pneumonia: What have we Learned? Opinion of the International Geriatric Radiotherapy Group.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronavirus disease 19 carry a high mortality rate among older patients and minorities such as ethnic Africans and Latinos through the induction of a cytokines storm. Many pharmacologic interventions were proposed to improve the mortality rate from normal organ damage such as pneumonia. Low dose whole lung radiotherapy has been used in the past to treat pneumonia and may improve survival through modulation of the inflammatory cytokines. However, there is a lot of controversy about the efficacy and safety of this treatment modality. Thus, a review of the clinical studies using irradiation for COVID-19 pneumonia is needed to answer those questions Methods: A literature search of PubMed and Google Scholar was conducted. Reported studies were analyzed to assess safety, efficacy, and inflammatory biomarkers response following low dose whole lung radiotherapy Results: Patients who required artificial ventilation for COVID-19 did not benefit from low dose whole lung radiotherapy, most likely due to severe lung damage. The inflammatory response may be attenuated after irradiation but it is unclear whether it is independent of the steroid effect. Conclusion: Randomized studies are required to assess the effect low dose whole lung radiotherapy for COVID-19 pneumonia and its anti-inflammatory property. Such studies are needed for emerging countries with limited resources as radiotherapy may be cost-effective to reduce hospital admission and intensive care unit monitoring.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».