Protocol for a systematic review of interventions targeting mental health, cognition or psychological well-being among individuals with long COVID
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: For some people, COVID-19 infection leads to negative health impacts that can last into the medium or long term. The long-term sequelae of COVID-19 infection, or 'long COVID', negatively affects not only physical health, but also mental health, cognition or psychological well-being. Complex, integrated interventions are recommended for long COVID, including psychological components; however, the effectiveness of such interventions has yet to be critically evaluated. This protocol describes a systematic review to be conducted of scientific literature reporting on clinical trials of interventions to promote mental health, cognition or psychological well-being among individuals with long COVID. METHODS AND ANALYSIS: The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines will be followed. A health sciences librarian will identify the relevant literature through comprehensive systematic searches of Medline, Embase, APA PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, medRxiv, PsyArXiv, China National Knowledge Internet and WANFANG Data databases, as well as The Cochrane Central Register of Controlled Trials, clinicaltrials.gov and the WHO International Clinical Trials Registry Platform. Studies will be selected through a title and abstract review, followed by a full-text review using inclusion and exclusion criteria. Data extracted will include intervention descriptions and efficacy metrics. Data will be narratively synthesised; if the data allow, a meta-analysis will be conducted. Risk of bias assessment will be conducted using the Cochrane Risk of Bias 2.0 tool. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval for systematic reviews is not required. As researchers and clinicians respond to the new clinical entity that long COVID represents, this review will synthesise a rapidly emerging evidence base describing and testing interventions to promote mental health, cognition or psychological well-being. Results will therefore be disseminated through an open-access peer-reviewed publication and conference presentations to inform research and clinical practice. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022318678.
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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 | 0,093 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 0,026 |
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 ».