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Enregistrement W4372338135 · doi:10.1016/j.clinpr.2023.100230

Treatment of COVID-19 symptoms with over the counter (OTC) medicines used for treatment of common cold and flu

2023· review· en· W4372338135 sur OpenAlexaff
Ronald Eccles, Guy Boivin, Benjamin J. Cowling, Andrew T. Pavia, Rangaraj Selvarangan

Notice bibliographique

RevueClinical Infection in Practice · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommon coldSore throatMedicineOver-the-counterNoseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Nasal congestionUpper respiratory tract infectionSymptomatic treatmentRespiratory tract infectionsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakThroatIntensive care medicineRespiratory systemInternal medicineVirologyImmunologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)SurgeryPharmacologyMedical prescription

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persons suffering from acute upper respiratory tract viral infections (URTI) commonly use over the counter (OTC) medicines to relieve symptoms such as fever, muscle aches, cough, runny nose, sore throat and nasal congestion. At present OTC medicines are only licensed for treatment of common cold and flu symptoms and not for treatment of the same symptoms associated with COVID-19. The innate immune response responsible for the mechanisms of the symptoms of URTI is the same for all respiratory viruses including SARS-CoV-2 and these symptoms can be relieved by treatment with the same OTC medicines as available for treatment of colds and flu. This review provides scientific information that OTC treatments for common cold and flu-like illness caused by respiratory viruses are safe and effective treatments for the same symptoms associated with COVID-19.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,275
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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