Traitement à l’ivermectine pour l’infection à Strongyloides chez les patients atteints de COVID-19
Bibliographic record
Abstract
L’ivermectine, un agent antiparasitaire, n’est pas recommandé pour la prophylaxie ou le traitement de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). L’utilisation inappropriée de l’ivermectine pour le traitement de la COVID-19 peut en diminuer la disponibilité pour les patients atteints d’infections parasitaires graves qui pourraient en bénéficier et aggraver la pénurie actuelle de ce médicament au Canada. Cependant, les patients atteints de COVID-19 qui sont des candidats pour recevoir des thérapies immunomodulatrices (e.g. corticostéroïdes et inhibiteurs de l’interleukine-6) peuvent être exposés au risque de syndrome d’hyperinfection et de la maladie disséminée à Strongyloides stercoralis. Ces complications peuvent être graves, voire mortelles. Il est important de reconnaître et de dépister les patients qui présentent des risques de strongyloïdose, car ces patients peuvent avoir besoin d’un traitement à l’ivermectine pour éviter le risque d’un syndrome d’hyperinfection et d’une maladie disséminée, qui est souvent mortelle. Les médecins devraient suivre des recommandations fondées sur des données probantes pour dépister et traiter l’infection à Strongyloides chez les patients atteints de COVID-19 qui pourraient recevoir des traitements propres à la COVID-19 qui modifient la réponse immunitaire et qui peuvent entraîner un syndrome d’hyperinfection ou une maladie disséminée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".