Non-pharmacological Management of Non-productive Chronic Cough in Adults: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic cough is a common reason for medical referral and its prevalence is on the rise. With only one pharmaceutical therapy currently under review for the treatment of refractory chronic cough, exploring non-pharmacological chronic cough management therapies is important. This systematic review summarizes the effectiveness of non-pharmacological chronic cough therapies in adults with non-productive refractory chronic cough or cough due to chronic respiratory diseases. Methods: We searched Medline, Embase, Cochrane, CINAHL, and Scopus from inception to September 2021. Randomized controlled trials published in English, Portuguese, or French, and examining the effects of non-pharmacological therapies in adults with chronic non-productive cough (>8 weeks; <2 teaspoons sputum) were included. Mean differences, medians, and odds ratios were calculated as appropriate. Results: 16,546 articles were identified and six articles representing five unique studies were included. Studies evaluated 228 individuals with refractory chronic cough or chronic cough due to a chronic respiratory disease [162 women (71%); 52 ± 11 to 61 ± 8 years old]. Obstructive sleep apnea was the only chronic respiratory disease studied. Non-pharmacological therapies included education, cough suppression, breathing techniques, mindfulness, and continuous positive airway pressure. When standing alone, non-pharmacological cough therapies improved cough-specific health related quality of life when not associated with interventions (mean diff MD 1.53 to 4.54), cough frequency (MD 0.59 95%CI 0.36 to 0.95), and voice outcomes (MD 0.3 to 1) when compared to control interventions. Conclusion: The evidence of non-pharmacological therapies for non-productive chronic cough is limited. Existing studies reflect the heterogeneity in study design, sample size, and outcome measures. Thus, clinical recommendations for using the most effective interventions remain to be confirmed.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».