Ocular tropism of SARS‐CoV‐2 infection
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19, caused by SARS-CoV-2, is still ravaging and has brought unprecedented challenges globally, which can lead to respiratory tract infections, pulmonary inflammation, and multiorgan involvement. 1 More COVID-19 patients with conjunctivitis as the first or concomitant symptom have been observed since the optimization and adjustment of COVID-19 measures in China on December 7, 2022.The following are three typical cases: Case 1: An 8-year-old boy from Ningbo, Zhejiang, China.He was infected by SARS-CoV-2 and visited Ningbo Beilun Second People's Hospital on January 1, 2023, complaining of pain in both eyes, foreign body sensation, blurred vision, tearing, periocular erythema, and suspected drug allergy.Examination revealed no obvious signs of a food or drug allergy.Given the patient's clinical history and symptoms, an ophthalmology referral was required.Case 2: A 30-year-old male from Ningbo visited the above hospital the same day.The COVID-19 patient complained of swollen, sore eyes, increased tear production, and eye secretions the day after the high fever.Case 3: A 50-year-old male patient from Wuhan visited Tianyou Hospital on January 2, 2023, after a high fever accompanied by sore, congested eyes, blurred version and tearing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».