Olfactory Training Impacts Olfactory Dysfunction Induced by COVID-19: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Olfactory dysfunction is one of the main symptoms of COVID-19 and may last beyond resolution of the infection. The most promising intervention for post-viral olfactory dysfunction is olfactory training (OT), which involves exposing the olfactory system to a range of odors daily. This approach is thought of promoting the regeneration of olfactory receptor cells, but its effectiveness in patients with post-COVID-19 olfactory dysfunction has yet to be confirmed. METHODS: This double-blind randomized pilot study compared the effectiveness of OT versus placebo in the treatment of post-COVID-19 olfactory dysfunction. Twenty-five participants were recruited in each group. OT protocol consisted of sniffing 4 scents (rose, orange, clove, and eucalyptus) for 5 min twice daily for 12 weeks. Olfactory function was assessed before and after the training using (1) a validated odor identification test (UPSIT-40) and (2) a 10-point visual analog scale; we further assessed the presence of (3) parosmia. RESULTS: While we did not observe any effect of OT on olfactory test scores, we observed a significant improvement of subjective olfactory function in the intervention group, while no such effect was observed in the placebo group. Finally, the frequency of parosmia was significantly lower in the intervention group. CONCLUSIONS: This study highlights an increase in subjective but not objective olfactory function when performing OT for 12 weeks. Further, parosmia seems to be positively affected by OT. These results may serve as a starting point for larger scale studies to assess the efficacy of OT for treatment of post-COVID-19 olfactory dysfunction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».