Comprehensive review on COVID-19: etiology, pathogenicity, and treatment
Notice bibliographique
Résumé
With the unprecedented surge of severe COVID-19 cases in early 2020, researchers and medical professionals worked actively to identify effective viral infection treatments based on a scientific understanding of viruses. Over the past few years, an enormous amount of research has investigated the viral infection and replication processes following the first SARS-CoV-2 case. With this knowledge, many drugs have been explicitly created to inhibit viral replication or decrease the severity of the immune response. Additionally, scientists have utilized decades of research and techniques to expedite SARS-CoV-2 vaccine development. SARS-CoV-2, a positive-strand RNA virus, belongs to the Sarbecovirus subgroup of Betacoronaviruses. Its emergence is not unique; previous outbreaks like SARS and MERS have shaped our understanding of coronavirus-related diseases. Molecular clock analysis suggests that the ancestor of all current coronaviruses existed over 10,000 years ago, with subsequent evolution occurring around 3300-2400 BC. Researchers have explored synthetic and natural treatments alongside other antiviral therapies, corticosteroids, and immunotherapies. Additionally, using artificial intelligence and nano-based technologies enriched SARS-CoV-2 diagnosis and management. In this comprehensive review, we provide recent literature on COVID-19, exploring its evolving etiology, pathogenicity, and pathophysiology, alongside developments in synthetic and natural therapeutic strategies, vaccines, artificial intelligence in diagnosis, and nano-based technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».