論文の概要: COVID-19: post infection implications in different age groups, mechanism, diagnosis, effective prevention, treatment, and recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01636v1
- Date: Sun, 2 Jun 2024 16:07:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:31:36.162871
- Title: COVID-19: post infection implications in different age groups, mechanism, diagnosis, effective prevention, treatment, and recommendations
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス: 年齢、メカニズム、診断、効果的な予防、治療、レコメンデーション
- Authors: Muhammad Akmal Raheem, Muhammad Ajwad Rahim, Ijaz Gul, Md. Reyad-ul-Ferdous, Liyan Le, Junguo Hui, Shuiwei Xia, Minjiang Chen, Dongmei Yu, Vijay Pandey, Peiwu Qin, Jiansong Ji,
- Abstract要約: SARS-CoV-2は、初期感染から4週間後に始まり、未決定期間が続く持続的な効果を持つ。
本総説では, 肺, 循環器, 神経系, 生殖系, 消化管, 筋骨格, 内分泌, リンパ系など, 様々な臓器に対するウイルスの長期的影響について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.25928538053932876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: SARS-CoV-2, the highly contagious pathogen responsible for the COVID-19 pandemic, has persistent effects that begin four weeks after initial infection and last for an undetermined duration. These chronic effects are more harmful than acute ones. This review explores the long-term impact of the virus on various human organs, including the pulmonary, cardiovascular, neurological, reproductive, gastrointestinal, musculoskeletal, endocrine, and lymphoid systems, particularly in older adults. Regarding diagnosis, RT-PCR is the gold standard for detecting COVID-19, though it requires specialized equipment, skilled personnel, and considerable time to produce results. To address these limitations, artificial intelligence in imaging and microfluidics technologies offers promising alternatives for diagnosing COVID-19 efficiently. Pharmacological and non-pharmacological strategies are effective in mitigating the persistent impacts of COVID-19. These strategies enhance immunity in post-COVID-19 patients by reducing cytokine release syndrome, improving T cell response, and increasing the circulation of activated natural killer and CD8 T cells in blood and tissues. This, in turn, alleviates symptoms such as fever, nausea, fatigue, muscle weakness, and pain. Vaccines, including inactivated viral, live attenuated viral, protein subunit, viral vectored, mRNA, DNA, and nanoparticle vaccines, significantly reduce the adverse long-term effects of the virus. However, no vaccine has been reported to provide lifetime protection against COVID-19. Consequently, protective measures such as physical distancing, mask usage, and hand hygiene remain essential strategies. This review offers a comprehensive understanding of the persistent effects of COVID-19 on individuals of varying ages, along with insights into diagnosis, treatment, vaccination, and future preventative measures against the spread of SARS-CoV-2.
- Abstract(参考訳): SARS-CoV-2は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの原因となる非常に伝染性の病原体で、初期感染から4週間後から持続的な効果が始まり、未決定期間が続く。
これらの慢性効果は急性よりも有害である。
本総説では, 肺, 循環器, 神経学的, 生殖, 消化管, 筋骨格, 内分泌, リンパ系などの臓器に対するウイルスの長期的影響について検討する。
診断に関して、RT-PCRは、特殊な機器、熟練した人員、そして結果を生み出すのにかなりの時間を要するが、新型コロナウイルスを検出するための金の標準である。
これらの制限に対処するため、画像およびマイクロ流体技術における人工知能は、新型コロナウイルスを効率的に診断するための有望な代替手段を提供する。
薬理学的および非薬理学的戦略は、新型コロナウイルスの持続的な影響を軽減するのに有効である。
これらの戦略は、サイトカイン放出症候群を減少させ、T細胞反応を改善し、血液や組織中の活性化ナチュラルキラー細胞とCD8T細胞の循環を増加させることで、COVID-19後患者の免疫力を高める。
これは、熱、吐き気、疲労、筋肉の弱さ、痛みなどの症状を緩和する。
不活化ウイルスを含むワクチン、生弱化ウイルス、タンパク質サブユニット、ウイルスベクター化ウイルス、mRNA、DNA、ナノ粒子ワクチンは、ウイルスの長期的悪影響を著しく減少させる。
しかし、新型コロナウイルスに対する一生保護を提供するワクチンは報告されていない。
したがって、身体的距離、マスクの使用、手衛生などの保護措置は依然として必須の戦略である。
本総説は、SARS-CoV-2の拡散に対する診断、治療、ワクチン接種、および今後の予防対策に関する知見とともに、さまざまな年齢の個人に対する新型コロナウイルスの持続的影響の包括的理解を提供する。
関連論文リスト
- COVID-Net UV: An End-to-End Spatio-Temporal Deep Neural Network
Architecture for Automated Diagnosis of COVID-19 Infection from Ultrasound
Videos [70.60433013657693]
COVID-Netは、空間的特徴を抽出する畳み込みニューラルネットワークと、時間的依存を学習するリカレントニューラルネットワークで構成される。
ネットワークの平均精度は94.44%で、新型コロナウイルスの患者には偽陰性なケースはない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-18T13:59:16Z) - Modeling the effect of the vaccination campaign on the Covid-19 pandemic [0.0]
予防接種キャンペーン中にコビッドウイルスの流行を予測できる数学的モデルであるSAIVRを紹介した。
このモデルは、半教師付き機械学習手法を用いて推定されるいくつかのパラメータと初期条件を含む。
これらの結果から, 日中感染率, ワクチン有効性, および, 広範囲の社会的ワクチン依存度, デンタルレベルにおいて, パンデミックの経時的変化について広範な研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-27T19:12:13Z) - COVID-19 Detection from Chest X-ray Images using Imprinted Weights
Approach [67.05664774727208]
胸部X線撮影は、COVID-19の代替スクリーニング方法です。
コンピュータ支援診断(CAD)は低コストで高速で実現可能であることが証明されている。
この課題に対処するために,インプリント重みという低ショット学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-04T19:01:40Z) - IoT Platform for COVID-19 Prevention and Control: A Survey [6.889788474065788]
新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、前例のないパンデミックに発展した。
IoT(Internet of Things)プラットフォームは、この目標を達成するために使用されるのが望ましい。
本稿では,IoTを疫病予防制御システムに組み込む方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T22:43:03Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-22T18:02:39Z) - A Survey on Applications of Artificial Intelligence in Fighting Against
COVID-19 [75.84689958489724]
SARS-CoV-2ウイルスによる新型コロナウイルスのパンデミックは世界中で急速に広がり、世界的な感染拡大につながっている。
新型コロナウイルス対策の強力なツールとして、人工知能(AI)技術はこのパンデミックに対抗するために広く利用されている。
この調査では、新型コロナウイルス対策におけるAIテクノロジの既存および潜在的応用に関する包括的見解を、医療とAI研究者に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-04T22:48:15Z) - Gaining Insight into SARS-CoV-2 Infection and COVID-19 Severity Using
Self-supervised Edge Features and Graph Neural Networks [8.980876474818153]
深層学習を用いてSARS-CoV-2感染の生物学と新型コロナウイルスの重症度を研究する。
本稿では,グラフ注意ネットワーク(GAT)上に構築され,自己教師付き学習を用いてエッジ機能を生成し,これらのエッジ機能をSet Transformer経由で取り込み,そのモデルを提案する。
我々は,SARS-CoV-2感染肺オルガノイドと気管支肺胞洗浄液サンプルの単細胞RNAシークエンシングデータセットに本モデルを適用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T13:22:16Z) - Repurpose Open Data to Discover Therapeutics for COVID-19 using Deep
Learning [22.01390057543923]
新型コロナウイルスの感染拡大を受け、感染者は85万人以上、死者は4万8000人を超えた。
現在、新型コロナウイルスに対する有効な薬は存在していない。
本研究は、新型コロナウイルスの治療薬を同定する統合的ネットワークベースのディープラーニング手法を報告した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-21T16:02:29Z) - Remote health monitoring and diagnosis in the time of COVID-19 [51.01158603315544]
コロナウイルス(COVID-19)は重症急性呼吸器症候群ウイルス(SARS-CoV-2)によって引き起こされる
パンデミックは、遠隔医療サービスを提供するための新しいルートを革新し、拡張し、創り出すインセンティブを駆り立ててきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T08:54:38Z) - COVID-DA: Deep Domain Adaptation from Typical Pneumonia to COVID-19 [92.4955073477381]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行はすでに何百万人もの人々に感染しており、今でも世界中で急速に拡大している。
近年,ディープラーニングを効果的なコンピュータ支援手法として利用し,診断効率を向上している。
本稿では,新たな深部ドメイン適応手法,すなわちCOVID-DAを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T03:13:40Z) - Weakly Supervised Deep Learning for COVID-19 Infection Detection and
Classification from CT Images [7.252875269963945]
新型コロナウイルス(COVID-19)の流行は、2019年12月下旬以降、中国の武漢で記録されている。
我々は,CT画像から新型コロナウイルスの感染を検出・分類するための弱い教師付き深層学習戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T17:45:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。