Home-use Photobiomodulation Device Treatment Outcomes for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND There is need for non-pharmaceutical treatments for COVID-19. A home-use photobiomodulation (PBM) device was tested as Treatment in a randomized clinical trial. METHODS 294 patients were randomized with equal allocation to Treatment or Standard of Care (Control). 199 qualified for efficacy analyses. The Treatment group self-treated for 20 minutes twice daily, for the first 5 days, and subsequently once daily for 30 days. A validated respiratory questionnaire was used, and patients were monitored remotely. The primary endpoint was the time-to-recovery (3 consecutive days of no sickness) for general sickness. The Kaplan-Meier method and the Cox Proportional Hazards model were primary methods of analyses. RESULTS Treatment patients with collective 0-12 days of symptoms, at moderate-to-severe level on Day 1 of Treatment, did not recover significantly faster than Control. However, for patients with 0-7 days of symptoms there was a significant mean difference of 3 days: Treatment, 18 days (95% CI, 13-20) vs. Control, 21 days (95% CI, 15-28), P=0.050. The Treatment:Control hazard ratio at 1.495 (95% CI, 0.996-2.243), P=0.054 exceeded the pre-trial target of 1.44. Treated patients exceeding 7 days symptoms duration were more tired and had lower energy. None of the patients in the Treatment group suffered death or hospitalization while the Control group had 1 death and 3 severe adverse events requiring hospitalization. CONCLUSIONS Patients with up to 7 days of symptoms at moderate-to-severe levels on first day of Treatment can expect faster recovery for general sickness and several respiratory symptoms. (Funded by Vielight Inc.; ClinicalTrials.gov number, NCT04418505 .)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».