The COVANOS trial – insight into post-COVID olfactory dysfunction and the role of smell training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Olfactory dysfunction is a cardinal symptom of COVID-19 infection, however, studies assessing long-term olfactory dysfunction are limited and no randomised-controlled trials (RCTs) of early olfactory training have been conducted. METHODOLOGY: We conducted a prospective, multi-centre study consisting of baseline psychophysical measurements of smell and taste function. Eligible participants were further recruited into a 12-week RCT of olfactory training versus control (safety information). Patient-reported outcomes were measured using an electronic survey and BSIT at baseline and 12 weeks. An additional 1-year follow-up was open to all participants. RESULTS: 218 individuals with a sudden loss of sense of smell of at least 4-weeks were recruited. Psychophysical smell loss was observed in only 32.1%; 63 participants were recruited into the RCT. The absolute difference in BSIT improvement after 12 weeks was 0.45 higher in the intervention arm. 76 participants completed 1-year follow-up; 10/19 (52.6%) of participants with an abnormal baseline BSIT test scored below the normal threshold at 1-year, and 24/29 (82.8%) had persistent parosmia. CONCLUSIONS: Early olfactory training may be helpful, although our findings are inconclusive. Notably, a number of individuals who completed the 1-year assessment had persistent smell loss and parosmia at 1-year. As such, both should be considered important entities of long-Covid and further studies to improve management are highly warranted.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».