Post-exertional malaise may persist in Long COVID despite learning STOP-REST-PACE
Notice bibliographique
Résumé
Background Physical activity used in rehabilitation can trigger post-exertional malaise (PEM) in people with Long COVID. Concerns remain if the STOP-REST-PACE approach promoted by patient communities and professional organizations can be safely administered and contributes to return to usual activities.Objective (1) To observe PEM over 12 weeks of telerehabilitation based on the STOP-REST-PACE approach. (2) To describe the changes in health-related quality of life (HRQoL), respiratory symptoms, fatigue and return to work.Methods This was an observational prospective cohort of participants with Long COVID referred to a telerehabilitation service. Participants received up to 14 h of physiotherapy and occupational therapy over 12 weeks based on the STOP-REST-PACE approach. Frequency was personalized, up to two sessions weekly. An independent coordinator assessed PEM, HRQoL, respiratory symptoms, fatigue and return to work.Results Thirty-four participants were included and 30 completed the 12 weeks of telerehabilitation. Participants had an average of eight impairments. We found PEM in all participants at baseline. After 12 weeks, PEM remained present for 19 out of 30 participants. Respiratory symptoms significantly improved (COPD Assessment Test: 19.2 ± 7.3 vs 13.8 ± 7.7, p < .001). Fatigue and HRQoL did not significantly improve (p = 0.32 and p = 0.20, respectively). Only four participants were able to work full time.Conclusions PEM persisted for close to two-third of participants despite learning the STOP-REST-PACE approach through physical and occupational therapy sessions over 12 weeks. Respiratory symptoms improved, but we did not observe a difference in fatigue and HRQoL. Return to work was out of reach for most participants.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».