SingStrong—A singing and breathing retraining intervention for respiratory and other common symptoms of long COVID: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background Management of Long COVID (LC) is hugely challenging for clinicians. This pilot study evaluated a breathing retraining and singing programme (SingStrong for LC) to address common LC symptoms. The study hypothesized that this intervention would improve symptoms impacting disordered breathing and participant wellbeing. Methods The 10-week, bi-weekly online programme was comprised of a 45-min class of mindfulness, breathing retraining, vocal exercises, and singing. Sessions were recorded for non-attenders and conducted by a trained vocal coach experienced in respiratory cohorts. Persons with a confirmed COVID-19 diagnosis and persisting symptoms were invited to participate. Demographic and COVID-19 data were collected, and the DePaul Symptom Questionnaire Short Form (DSQ- SF) and COVID-19 Yorkshire Rehab Screen questionnaires were administered. Post-intervention focus groups were also conducted. Results Of 27 (F = 23(85%)) participants recruited, data from 21 who completed at least 10 (50%) classes were analysed. Participants showed significant pre--post-intervention improvements in all breathlessness symptoms (at rest: P \< 0.001; dressing: P = 0.01; stairs: P \< 0.001), fatigue (P = 0.03), usual activities (P = 0.04), pain/disability (P = 0.03), voice quality (P = 0.01), and communication/cognition (P = 0.04). Pre--post number of instances meeting DSQ-SF criteria for myalgic encephalomyelitis (ME) and chronic fatigue syndrome (CFS) decreased by a net of nine cases (14.3%). No association between COVID-19 hospitalisation status and diagnosis of ME/CFS was identified. Qualitative feedback from eight participants was overwhelmingly positive with all reporting improvements in breathing and general well-being. Conclusion The SingStrong programme shows promise as a viable treatment option for LC sufferers. Future studies are required to further investigate the efficacy of this intervention.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».