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Enregistrement W4362717657 · doi:10.1016/j.isci.2023.106629

Mycobacterium tuberculosis and SARS-CoV-2 co-infections: The knowns and unknowns

2023· review· en· W4362717657 sur OpenAlexafffund
Kim R Chiok, Neeraj Dhar, Arinjay Banerjee

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research FoundationInnovation Saskatchewan
Mots-clésMycobacterium tuberculosisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakTuberculosisVirologyMicrobiologyBetacoronavirusMedicineBiologyInfectious disease (medical specialty)DiseasePathologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(Mtb) and SARS-CoV-2 co-infections are not fully understood. Both pathogens modulate host responses and induce immunopathology with extensive lung damage. With a quarter of the world's population harboring latent TB, exploring the relationship between SARS-CoV-2 infection and its effect on the transition of Mtb from latent to active form is paramount to control this pathogen. The effects of active Mtb infection on establishment and severity of COVID-19 are also unknown, despite the ability of TB to orchestrate profound long-lasting immunopathologies in the lungs. Absence of mechanistic studies and co-infection models hinder the development of effective interventions to reduce the health impacts of SARS-CoV-2 and Mtb co-infection. Here, we highlight dysregulated immune responses induced by SARS-CoV-2 and Mtb, their potential interplay, and implications for co-infection in the lungs. As both pathogens master immunomodulation, we discuss relevant converging and diverging immune-related pathways underlying SARS-CoV-2 and Mtb co-infections.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,312 · 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'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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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