Viral persistence, reactivation, and mechanisms of long COVID
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 global pandemic caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection has infected hundreds of millions of individuals. Following COVID-19 infection, a subset can develop a wide range of chronic symptoms affecting diverse organ systems referred to as post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC), also known as long COVID. A National Institutes of Health-sponsored initiative, RECOVER: Researching COVID to Enhance Recovery, has sought to understand the basis of long COVID in a large cohort. Given the range of symptoms that occur in long COVID, the mechanisms that may underlie these diverse symptoms may also be diverse. In this review, we focus on the emerging literature supporting the role(s) that viral persistence or reactivation of viruses may play in PASC. Persistence of SARS-CoV-2 RNA or antigens is reported in some organs, yet the mechanism by which they do so and how they may be associated with pathogenic immune responses is unclear. Understanding the mechanisms of persistence of RNA, antigen or other reactivated viruses and how they may relate to specific inflammatory responses that drive symptoms of PASC may provide a rationale for treatment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle