A Detoxification Intervention for Gulf War Illness: A Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 30% of the 700,000 US veterans of the 1990–1991 Persian Gulf War developed multiple persistent symptoms called Gulf War illness. While the etiology is uncertain, several toxic exposures including pesticides and chemical warfare agents have shown associations. There is no effective medical treatment. An intervention to enhance detoxification developed by Hubbard has improved quality of life and/or reduced body burdens in other cohorts. We evaluated its feasibility and efficacy in ill Gulf War (GW) veterans in a randomized, waitlist-controlled, pilot study at a community-based rehabilitation facility in the United States. Eligible participants (n = 32) were randomly assigned to the intervention (n = 22) or a four-week waitlist control (n = 10). The daily 4–6 week intervention consisted of exercise, sauna-induced sweating, crystalline nicotinic acid and other supplements. Primary outcomes included recruitment, retention and safety; and efficacy was measured via Veteran’s Short Form-36 (SF-36) quality of life, McGill pain, multidimensional fatigue inventory questionnaires and neuropsychological batteries. Scoring of outcomes was blinded. All 32 completed the trial and 21 completed 3-month follow-up. Mean SF-36 physical component summary score after the intervention was 6.9 (95% CI; −0.3, 14.2) points higher compared to waitlist control and 11 of 16 quality of life, pain and fatigue measures improved, with no serious adverse events. Most improvements were retained after 3 months. The Hubbard regimen was feasible, safe and might offer relief for symptoms of GW illness.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».