Quercetin as a potential nutraceutic against coronavirus disease 2019 (COVID-19)
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19) es una enfermedad viral que afecta a varios órganos y sistemas. Los tratamientos preventivos o profilácticos son especialmente útiles en enfermedades infecciosas \nemergentes como COVID-19 porque reducen la necesidad de hospitalización y el gasto en salud pública. Aunque el \nefecto preventivo del SARS-CoV-2 de varios agentes terapéuticos (e.g., hidroxicloroquina/cloroquina, remdesivir, \nlopinavir y ritonavir) se ha evaluado ampliamente, ninguno de ellos ha demostrado una gran eficacia clínica. \nMétodo: Por lo tanto, aquí nuestro objetivo es abordar y discutir los estudios publicados recientemente sobre el \npotencial quimioprofilático de la quercetina contra el SARS-CoV-2. Metodología: Se realizó una búsqueda de la literatura en bases como PubMed/MEDLINE, Scielo, Scorpus, Web of Science, Cochrane Library y Clinical Trials.gov. \nSe incluyeron y evaluaron críticamente estudios que abordan la quercetina contra el SARS-CoV-2 u otros tipos de \ncoronavirus. \nResultados: Algunos estudios han demostrado que la quercetina, un flavonoide aprobado por la FDA que se utiliza \ncomo agente antioxidante y antiinflamatorio, inhibe la entrada del coronavirus (SARS-CoV) en la célula huésped. \nAdemás, un estudio in silico mostró que la quercetina es un potente inhibidor de la proteasa principal del SARSCoV-2 (Mpro), lo que sugiere que este flavonoide también es activo contra COVID-19. \nConclusiones: Debido a que la quercetina podría prevenir y disminuir la duración de las infecciones por SARSCoV-2, es plausible suponer que el uso profiláctico de este flavonoide produce varios beneficios clínicos. Pero, estas \npruebas preliminares deben ser confirmadas mediante ensayos in vitro y, posteriormente, en un ensayo clínico \naleatorizado.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".