MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4408502689 · doi:10.2196/63916

Correlation Between Prakriti (Body Constitution) and Severity of Structural Alterations in the Lungs of Patients With SARS-CoV-2: Protocol for a Retrospective Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4408502689 sur OpenAlexvenueno aff
Rugaved Raghavendra Gudadhe, Gaurav Sawarkar nd, Dr.Amol Deshpande rd

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineProtocol (science)2019-20 coronavirus outbreakVirologyComputer scienceInternal medicineAlternative medicinePathologyWorld Wide WebDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: SARS-CoV-2, a novel coronavirus, initially appeared in Wuhan, China, at the end of 2019 and has infected more than 31 million people worldwide. Infection can range from asymptomatic to multiorgan failure requiring prompt treatment. Overall, 80% of patients with SARS-CoV-2 experienced mild to moderate illness, while 5% developed serious illness. Physicians can evaluate a patient's digestive system (Koshtha), digestive capacity (Agni), strength (Bala), and longevity (Ayu) using the body constitution (Deha Prakriti). It also helps doctors estimate a patient's illness risk, severity, disease activity scores, and hematological, pathological, and biochemical changes. The study investigated the association between body composition (Deha Prakriti) and severity, as shown by structural lung abnormalities in patients with SARS-CoV-2. Objective: This study aims to study the correlation between the severity of Prakriti and structural alterations in the lungs of patients with SARS-CoV-2. Methods: This is a retrospective cross-sectional study of patients with SARS-CoV-2. The research data will be retrospectively collected from hospital records between September 1, 2020, and May 11, 2021, a period during which India experienced the second wave of the pandemic. The data will come from the Acharya Vinoba Bhave Rural Hospital in Sawangi (Meghe), Wardha, Maharashtra, India. Patients will be contacted via telephone and encouraged to visit the outpatient department and inpatient department at these institutions or in rural and urban areas of Wardha city. A structured case pro forma and a Prakriti assessment questionnaire will be used to evaluate lung structural changes during the COVID-19-positive period. Results: The study is not funded by any organization. The study was initiated on March 4, 2023, and as of July 1, 2024, a total of 265 patients have been recruited. Results will be recorded from the observations of subjective and objective parameters. The study's primary outcome is to establish a relationship between abnormalities in the structure of the lungs in patients with COVID-19 and body constitution (Prakriti). The study's secondary outcome will help identify which body constitution is most susceptible to structural changes and disease severity in patients with COVID-19 and will also offer insights into preventive medicine. Conclusions: Statistical investigation will lead to the conclusion that there is a specific association between structural abnormalities in the lungs of patients with COVID-19 and their body constitution. We hypothesize that Prakriti will be identified as being more prone to structural changes and severity in patients with COVID-19, offering insights into preventive therapy.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,620
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetCOVID-19 Clinical Research Studies→Travaux en français237 207→