The use of selenium-containing drugs in the prevention and treatment of complications in patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To study literature data reflecting the use of selenium (Se) and selenium-containing drugs in the complex prophylaxis and treatment of complications in patients with COVID-19. Material and methods. Data analysis of 37 publications of scientists from Russian Federation, United States of America, People's Republic of China, Great Britain, India, France, Germany, Italy, Sweden, Canada, Brazil, United Arab Emirates, Saudi Arabia, Ireland, Holland, Greece, Australia, Poland, Pakistan, Sudan, Nepal was performed. The authors reflected on the epidemiology, diagnosis, pathogenesis, clinic, risk of acute respiratory distress syndrome, multiple organ failure, cardiovascular complications, mortality in patients with COVID-19, the importance of Se deficiency in the body and the preventive use of selenium-containing drugs in novel coronavirus infection. Results. Low dietary Se intake was associated with the development of acute respiratory distress syndrome in men and women with COVID-19. Deficiencies were associated with increased risk of morbidity and mortality. Organic forms of Se had the best bioavailability. Se had antioxidant, anti-inflammatory, antithrombotic, antiviral, immunomodulatory effects in patients with COVID-19. Conclusions. Thus, control and optimization of the selenium status in population of selenium-deficient areas with addition of Se-enriched food to the diet, as well as SELENBIO for women complex of Russian company "Parapharm" could be one of the directions of prevention and treatment of complications in patients with COVID-19.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».