Registered clinical trials investigating treatment of long COVID: a scoping review and recommendations for research
Notice bibliographique
Résumé
A considerable proportion of individuals report persistent, debilitating and disparate symptoms despite resolution of acute COVID-19 infection (i.e. long COVID). Numerous registered clinical trials investigating treatment of long COVID are expected to be completed in 2021–2022. The aim of this review is to provide a scope of the candidate treatments for long COVID. A synthesis of ongoing long COVID clinical trials can inform methodologic approaches for future studies and identify key research vistas. Scoping searches were conducted on multiple national and international clinical trial registries. Interventional trials testing treatments for long COVID were selected. The search timeline was from database inception to 28 July 2021. This scoping review included 59 clinical trial registration records from 22 countries with a total projected enrolment of 6718. Considerable heterogeneity was exhibited amongst component records with respect to the characterization of long COVID (i.e. name, symptoms- including frequency, intensity, trajectory and duration- mode of ascertainment, and definition of acute phase). In addition, the majority of proposed interventions were non-pharmacological and either targeted multiple long COVID symptoms simultaneously, or focussed on treatment of respiratory/pulmonary sequelae. Multiple interventions targeted inflammation, as well as tissue oxygenation and cellular recovery, and several interventions were repurposed from analogous conditions. The results of this scoping review investigating ongoing clinical trials testing candidate treatments for long COVID suggest that a greater degree of definitional stringency and homogeneity is needed insofar as the characterization of long COVID and inclusion/exclusion criteria.
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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 | 0,155 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».