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Enregistrement W4388915444 · doi:10.1093/eurheartj/ehad655.2398

Physical exercise as a treatment for persisting symptoms post covid infection

2023· article· en· W4388915444 sur OpenAlexaboutno aff
Alexander Kögel, M. Machatschek, Ronja Scharschmidt, Claudia Wollny, Florian Lordick, Mohamed Ghanem, Ulrich Laufs, Sven Fikenzer

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Adverse effectInternal medicinePhysical therapyClinical endpointTrial registrationProspective cohort studyAerobic exerciseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and purpose Subsequent to the health problems of the acute phase of SARS-CoV-2 infection, the long-term consequences of SARS-CoV-2 infection are affecting large numbers of patients worldwide. To date, no evidence-based treatment is available for the increasing number of patients with persisting symptoms post COVID 19 infection. We hypothesized that physical exercise may represent a safe and effective treatment option 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 cardiovascular findings were excluded. 44 patients consented and were randomized to four weeks of supervised personalized strength endurance training for 4 weeks or usual care (Fig.1). The mean age was 42.7±13.4 years, and 61% were females. Results The individualized combined training was very well tolerated by the participants and the exercise compliance (quality of training) was high at 96.7 ± 2.0 %. There were no adverse events related to the training. Spirometric analysis showed a significantly higher increase in VO2peak (exercise: 10.0±12.7% vs. control: 0.1±8.9%, p<0.01) and oxygen-pulse (exercise: 9.8±10.8% vs. control: 0.0±13.9%, p<0.05) indicating the training effects of the intervention (Fig.2). Parameters of the Multidimensional Fatigue inventory-20 (MFI-20), the McGill Quality of Life Questionnaire (MQOL), and the Post-COVID-19 Functional Status (PCFS) were significantly improved after 4 weeks in both groups. The improvements in fatigue and quality of life were not statistically different between the training and usual care groups. Conclusion An individualized exercise program is a safe and well-tolerated treatment option in patients with persisting symptoms post-Covid. These patients significantly improve in physical performance after 4 weeks compared to patients without exercise intervention. Fatigue and quality of life improve over time in individuals that are willing to participate in a training study irrespective of allocation to the training group.Fig. 1:Flow diagram of the inclusion process in the PCTS studyFig. 2:Changes in relative oxygen uptake, oxygen pulse, and MFI-20 of the exercise and the control group between T0: baseline visit and T1: after exercise intervention or after the corresponding period in the control group. The red line represents the mean.*: p<0.05; **: p<0.01 ***: p<0.001, ****: p<0.0001, #: p<0.05 percentual change between groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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