Interventions for mental health, cognition, and psychological wellbeing in long COVID: a systematic review of registered trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among patients diagnosed with COVID-19, a substantial proportion are experiencing ongoing symptoms for months after infection, known as 'long COVID'. Long COVID is associated with a wide range of physical and neuropsychological symptoms, including impacts on mental health, cognition, and psychological wellbeing. However, intervention research is only beginning to emerge. This systematic review synthesizes currently registered trials examining interventions for mental health, cognition, and psychological wellbeing in patients with long COVID. METHODS: Standard systematic review guidelines were followed. Trials registered in two large trial registries in 2020 to May 2022 were reviewed. Included studies were narratively synthesized by type of intervention and a risk-of-bias assessment was conducted. RESULTS: Forty-two registered trials were included, with a total target sample size of 5814 participants. These include 11 psychological interventions, five pharmacological and other medical interventions, and five evaluating herbal, nutritional, or natural supplement interventions. An additional nine trials are examining cognitive and neurorehabilitation interventions and 12 are examining physiotherapy or physical rehabilitation. Most trials are randomized, but many are feasibility trials; trials are evaluating a wide spectrum of outcomes. CONCLUSIONS: While there is a newly emerging body of research testing interventions for mental health, cognition, and psychological wellbeing in long COVID, the breadth and scope of the research remains limited. It is urgently incumbent on researchers to expand upon the intervention research currently under way, in order to generate high-quality evidence on a wide range of candidate interventions for diverse long COVID patient populations.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».