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2021年度论文获奖论文速览丨医学类:COVID-19相关研究

已有 599 次阅读 2022-6-30 19:08 |系统分类:论文交流

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科研人员及其所开展的研究在抗击新冠疫情方面发挥着极为重要的作用。本篇我们将介绍入选Hindawi “2021年度论文”的医学类论文中与COVID-19相关的研究。这些奖项旨在表彰作者对其所在研究领域的突出贡献。


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这些论文探索了新冠病毒的身体影响机制以及新冠肺炎的潜在治疗和预防方法。


NO.1

A Follow-Up Study of Lung Function and Chest Computed Tomography at 6 Months after Discharge in Patients with Coronavirus Disease 2019

期刊:Canadian Respiratory Journal

作者:Qian Wu, Lingshan Zhong, Hongwei Li, Jing Guo, Yajie Li, Xinwei Hou, Fangfei Yang, Yi Xie, Li Li, and Zhiheng Xing

阅读论文:https://www.hindawi.com/journals/crj/2021/6692409/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_ARTIC_7503_10901


研究人员对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者康复期内的肺功能和电脑断层扫描(CT)结果变化进行了研究。54名COVID-19患者在出院六个月后进行了症状评估、肺功能检测和高分辨率胸部CT扫描。研究人员发现,在出院六个月后,这些患者大多出现易疲劳和运动性呼吸困难症状,并且肺功能大多出现肺扩散障碍。


阅读 Canadian Respiratory Journal 期刊更多精彩论文:https://www.hindawi.com/journals/crj/2022/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_JOUR_7503_10901


NO.2

Cardiac Injury Biomarkers and the Risk of Death in Patients with COVID-19: A Systematic Review and Meta-Analysis

期刊:Cardiology Research and Practice

作者:Sami H. Alzahrani and Mohammed W. Al-Rabia

阅读论文:https://www.hindawi.com/journals/crp/2021/9363569/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_ARTIC_CRP_10901


研究人员将入院和住院期间检测的心肌损伤生物标志物作为新冠肺炎患者后续死亡风险因子。为评估心肌损伤生物标志物的作用,作者开展了一项系统综述和荟萃分析,通过其中涉及的队列研究对比了新冠肺炎存活和死亡患者的心肌损伤生物标志物水平。他们发现,与存活患者相比,死亡患者的心肌肌钙蛋白(cTn)和肌酸激酶-心肌带(CK-MB)在入院时更高,且在住院期间血浆心肌肌钙蛋白T(cTnT)会显著上升。因此,入院时cTn水平更高的新冠肺炎患者(有可能是免疫介导心肌损伤引起的),其死亡风险更高。


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NO.3

COVID-19 in Iran: Forecasting Pandemic Using Deep Learning

期刊:Computational and Mathematical Methods in Medicine

作者:Rahele Kafieh, Roya Arian, Narges Saeedizadeh, Zahra Amini, Nasim Dadashi Serej, Shervin Minaee, Sunil Kumar Yadav, Atefeh Vaezi, Nima Rezaei, and Shaghayegh Haghjooy Javanmard

阅读论文:https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2021/6927985/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_ARTIC_CMMM_10901


在这项研究中,研究人员精选了几种深度学习模型,包括多层感知机、随机森林和不同版本的长短期记忆(LSTM),利用三种数据来源对这些模型进行了训练,包括COVID-19发病率、编码的国家名称等基本信息、人口等详细信息以及不同国家的面积。其主要目的在于,对以下九个国家的疫情爆发做出预测:伊朗、德国、意大利、日本、韩国、瑞士、西班牙、中国和美国。


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NO.4

Characteristics of Three Different Chemiluminescence Assays for Testing for SARS-CoV-2 Antibodies

期刊:Disease Markers

作者: Myriam C. Weber, Martin Risch, Sarah L. Thiel et al.

阅读论文:https://www.hindawi.com/journals/dm/2021/8810196/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_ARTIC_4242_10901


目前,已有几种基于化学发光免疫分析技术的测试方法用于测试SARS-CoV-2抗体。在发病35天后的血清学检测性能方面,目前仍未获得足够数据。在这篇论文中,研究人员对三个主流平台的SARS-CoV-2抗体测试能力进行了评估,包括:化学发光微粒子免疫分析法(CMIA;Abbott Diagnostics,美国)、发光免疫分析(LIA;Diasorin,意大利)和电化学发光免疫分析(ECLIA;Roche Diagnostics,瑞士)。他们发现,三者的诊断准确度无明显差别。


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NO.5

COVID-19 and Toll-Like Receptor 4 (TLR4): SARS-CoV-2 May Bind and Activate TLR4 to Increase ACE2 Expression, Facilitating Entry and Causing Hyperinflammation

期刊:Mediators of Inflammation

作者:Mohamed M. Aboudounya and Richard J. Heads

阅读论文:https://www.hindawi.com/journals/mi/2021/8874339/?utm_source=ScienceNet&utm_medium=owned%20referral&utm_campaign=HDW_MRKT_CNA_USG_SCIN_OWN_OSOC_ARTIC_MI_10901


TLR4是细胞表面上的一种天然免疫受体,能够识别病原体相关分子模式(PAMPs)。研究人员综述了与TLR4存在直接和间接联系的SARS-CoV-1和SARS-CoV-2证据,并将这些证据与其他病毒先例进行了联系。这种证据上的关联有助于揭示COVID-19病理生理学难题。在研究人员提出一种模型中,SARS-CoV-2刺突糖蛋白能与TLR4结合并激活TLR4信号传导,从而提高能够促进病毒进入的ACE2在细胞表面的表达水平。


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