Physical exercise as a treatment for persisting symptoms post-COVID infection: review of ongoing studies and prospective randomized controlled training study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: No evidence-based treatment is available for patients with persisting symptoms post-COVID-19 infection. We hypothesized that physical exercise may represent a safe and effective treatment option for post-COVID. METHODS: We performed a systematic search of the literature that revealed a lack of randomized training studies in patients post-COVID. Based on these findings, a prospective randomized controlled study with open-label and blinded endpoint evaluation was designed. 272 patients with symptoms of fatigue persisting over 6 weeks post-COVID infection were screened. Patients with pathological cardiovascular findings were excluded. 57 patients consented and were randomized to 4 weeks of supervised personalized strength and endurance training or usual care. The follow-up period was 3 and 6 months. RESULTS: There were no adverse events related to the training. Spiroergometry of the training group showed a significantly higher increase in VO2peak (10.0 ± 12.7% vs. 0.1 ± 8.9%, p < 0.01, respectively) and oxygen pulse (9.8 ± 10.8% vs. 0.0 ± 13.9%, p < 0.05, respectively). Parameters of the Multidimensional Fatigue Inventory-20, McGill Quality of Life Questionnaire, and Post-COVID-19 Functional Status were improved after 4 weeks in both groups. In the follow-up period, the total physical activity per week was significantly greater in the exercise group than in controls (1280 ± 1192 min vs. 644 ± 554 min, p < 0.05, respectively). The improvements in fatigue and quality of life were not statistically different between the training and usual care groups. CONCLUSION: Exercise is safe and improves maximal exercise capacity in post-COVID patients. Fatigue and quality of life improve over time in individuals that are willing to participate in a training study irrespective of their allocation. REGISTRATION: German Clinical Trials Register: DRKS00026686. Date of registration: 27.09.2021.
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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 | 0,028 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».