Enhancing COVID Rehabilitation with Technology (ECORT): protocol for an open-label, single-site randomized controlled trial evaluating the effectiveness of electronic case management for individuals with persistent COVID-19 symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As of May 2022, Ontario has seen more than 1.3 million cases of COVID-19. While the majority of individuals will recover from infection within 4 weeks, a significant subset experience persistent and often debilitating symptoms, known as "post-COVID syndrome" or "Long COVID." Those with Long COVID experience a wide array of symptoms, with variable severity, including fatigue, cognitive impairment, and shortness of breath. Further, the prevalence and duration of Long COVID is not clear, nor is there evidence on the best course of rehabilitation for individuals to return to their desired level of function. Previous work with chronic conditions has suggested that the addition of electronic case management (ECM) may help to improve outcomes. These platforms provide enhanced connection with care providers, detailed symptom tracking and goal setting, and access to relevant resources. In this study, our primary aim is to determine if the addition of ECM with health coaching improves Long COVID outcomes at 3 months compared to health coaching alone. METHODS: The trial is an open-label, single-site, randomized controlled trial of ECM with health coaching (ECM+) compared to health coaching alone (HC). Both groups will continue to receive usual care. Participants will be randomized equally to receive health coaching (± ECM) for a period of 8 weeks and a 12-week follow-up. Our primary outcome is the WHO Disability Assessment Scale (WHODAS), 36-item self-report total score. Participants will also complete measures of cognition, fatigue, breathlessness, and mental health. Participants and care providers will be asked to complete a brief qualitative interview at the end of the study to evaluate acceptability and implementation of the intervention. DISCUSSION: There is currently little evidence about the optimal treatment of Long COVID patients or the use of digital health platforms in this population. The results of this trial could result in rapid, scalable, and personalized care for people with Long COVID which will decrease morbidity after an acute infection. Results from this study will also inform decision making in Long COVID and treatment guidelines at provincial and national levels. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05019963. Registered on 25 August 2021.
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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 | 0,094 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».