Post Pandemic Problem, is there an animal model suitable to investigate PASC
Notice bibliographique
Résumé
Although the COVID-19 pandemic is no longer a global health emergency, many patients still suffer from long-term effects, known as post-acute sequelae of COVID-19 (PASC) or long COVID. Understanding its complex pathophysiology requires animal models replicating the post-acute phase, which may aid in developing, the urgently needed, therapeutics. Our review assessed and summarized 81 studies from 1979 manuscripts. In addition, a second table summarizing the imaging findings of 26 studies related to this topic was added, based on a separate literature search of 797 manuscripts. In humans a SARS-CoV-2 infection, the sequelae and possible development of PASC is heterogenic. The same holds true for experimental animal models. While several models are suitable to address different research questions, no single model can fully replicate all aspects of PASC. Imaging plays a crucial role in visualizing these aspects, especially since questionnaires, the primary diagnostic tool in humans, cannot be used in animals. Thus, imaging allows the investigation of pathophysiology in a controlled setting, offering valuable insights. This review summarizes the available animal models and imaging modalities used in PASC research. Our aim is to provide researchers with guidance on selecting the most appropriate model and imaging technique to address their specific research questions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».