Exploring Dermatological Complications of Drugs Used in Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Treatment: A Mini Review
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has presented unprecedented challenges to governments and populations worldwide, triggering a global health crisis within months. In response, international health research organizations have highlighted various effects of chemical therapies, including dermatological complications. This mini-review explores the dermatological effects of drugs used in the treatment of COVID-19. This study examines the skin manifestations resulting from standard chemical treatments administered during the COVID-19 pandemic. Keywords were cross-referenced across multiple databases, including Web of Science, Scopus, PubMed, SID, Magiran, and Google Scholar. Search terms included COVID-19, coronavirus, SARS-CoV-2, chemical effects, neurological effects, and pandemic-related cardiac complications. The review encompasses a range of pharmaceuticals used in the treatment of COVID-19, such as hydroxychloroquine, remdesivir, azithromycin, dexamethasone, ribavirin/interferon, intravenous immunoglobulin (IVIG), oseltamivir, losartan, magnesium sulfate, and vitamin D3. Our investigation identifies various cutaneous manifestations, including rash, erythema, and ulceration. Additionally, early-onset nocturnal symptoms, somnolence, dyspnea, edema, arrhythmias, scleroderma, and other adverse effects are associated with the standard pharmacotherapy used to manage COVID-19.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».