The Multisystem effects of Long COVID Syndrome and Potential Benefits of Massage Therapy in Long COVID Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: A major complication of infection with Severe Acute Respiratory Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the virus responsible for COVID-19, is the potential for Long COVID Syndrome. While the pathophysiology of Long COVID Syndrome has yet to be described, the disease presentation is characterized by long-term symptoms with debilitating effects on human health. A better understanding of Long COVID symptomology may open up new avenues for patient treatment such as massage therapy. Methods: From the PubMed database, cohort studies that examined post-infection COVID sequelae published between January 1st, 2021 and April 30th, 2021 were selected to investigate patient demographics and symptoms. A review of massage therapy literature since 2000 in conjunction with identified Long COVID symptoms was performed. Results: This systematic review identified 17 cohort studies across the world that investigated the symptomatology of patients suffering from post-COVID sequelae in multiple organ systems. We identified the pulmonary and nervous systems to be the organ systems most affected with post-COVID sequelae, with PTSD, fatigue, dyspnea, cough, sleep disturbances, loss of smell, abdominal pain, and decreased appetite as the most common symptoms reported by >20% of Long COVID patients. Massage therapy was historically found to provide benefits to patients experiencing similar symptoms to those identified in Long COVID. Conclusions: Recognizing the need for new approaches to treatment for Long COVID Syndrome, we identify massage therapy as a potential therapeutic treatment to positively impact the organ systems affected by Long COVID, especially the high-incident symptoms, and improve patient quality of life.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».