Investigating the Relationship between Vitamin D and Persistent Symptoms Following SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of persistent symptoms following SARS-CoV-2 infection, known as long COVID, is providing a new challenge to healthcare systems. The cardinal features are fatigue and reduced exercise tolerance. Vitamin D is known to have pleotropic effects far beyond bone health and is associated with immune modulation and autoimmunity. We hypothesize that vitamin D levels are associated with persistent symptoms following COVID-19. Herein, we investigate the relationship between vitamin D and fatigue and reduced exercise tolerance, assessed by the Chalder Fatigue Score, six-minute walk test and modified Borg scale. Multivariable linear and logistic regression models were used to evaluate the relationships. A total of 149 patients were recruited at a median of 79 days after COVID-19 illness. The median vitamin D level was 62 nmol/L, with n = 36 (24%) having levels 30–49 nmol/L and n = 14 (9%) with levels <30 nmol/L. Fatigue was common, with n = 86 (58%) meeting the case definition. The median Borg score was 3, while the median distance covered for the walk test was 450 m. No relationship between vitamin D and the measures of ongoing ill-health assessed in the study was found following multivariable regression analysis. These results suggest that persistent fatigue and reduced exercise tolerance following COVID-19 are independent of vitamin D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».