Effectiveness of Liu-zi-jue exercise on coronavirus disease 2019 in the patients: a randomized controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the effect of Liu-zi-jue exercise on the respiratory symptoms, quality of life, and mental health of patients with mild coronavirus disease 2019 (COVID-19). METHODS: A single-center randomized controlled trial was conducted with 104 patients with mild COVID-19. The patients were randomly assigned to the Liu-zi-jue plus conventional therapy group and conventional therapy group. The outcome measures included Modified Borg Dyspnea Scale (MBDS) score, Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) score, Fatigue Scale-14 (FS-14), respiratory symptoms, and vital signs. Data were collected on the first and sixth days of hospitalization and on the discharge day. RESULTS: Repeated-measures ANOVA revealed that the whole scales all showed a downward trend in the two groups (all 0.05). The results of single-group effect suggested that the whole scale score in the intervention group was significantly lower than that in the control group at the sixth day of hospitalization. Compared with the control group, only the MBDS, expectoration, and FS-14 scores showed significantly lower scores at the discharge day ( 0.001, 0.011, 0.002). Comparison within the group showed that all the variables were significantly different at the three time points with a decreasing trend ( 0.05), except for the PHQ-9 and expectoration scores ( 0.331, 0.052). All patients' vital signs remained within a stable normal range throughout the hospital stay. CONCLUSION: The results suggested that Liu-zi-jue exercise as a complementary and alternative therapy showed beneficial effects on improving the symptoms (shortness of breath, fatigue, and cough), quality of life, and mental health of patients with mild COVID-19.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».