Treatment of infection and inflammation associated with COVID-19, multi-drug resistant pneumonia and fungal sinusitis by nebulizing a nanosilver solution
Notice bibliographique
Résumé
, and higher oxidation state silver, generated from nanocrystalline silver dressings, were anti-inflammatory against porcine skin inflammation. The dressings have clinically-demonstrated broad-spectrum antimicrobial activity, suggesting application of nanosilver solutions in treating pulmonary infection. Nanosilver solutions were tested for antimicrobial efficacy; against HSV-1 and SARS-CoV-2; and nebulized in rats with acute pneumonia. Patients with pneumonia (ventilated), fungal sinusitis, burns plus COVID-19, and two non-hospitalized patients with COVID-19 received nebulized nanosilver solution. Nanosilver solutions demonstrated pH-dependent antimicrobial efficacy; reduced infection and inflammation without evidence of lung toxicity in the rat model; and inactivated HSV-1 and SARS-CoV-2. Pneumonia patients had rapidly reduced pulmonary symptoms, recovering pre-illness respiratory function. Fungal sinusitis-related inflammation decreased immediately with infection clearance within 21 days. Non-hospitalized patients with COVID-19 experienced rapid symptom remission. Nanosilver solutions, due to anti-inflammatory, antiviral, and antimicrobial activity, may be effective for treating respiratory inflammation and infections caused by viruses and/or microbes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».