Can Multisensory Olfactory Training Improve Olfactory Dysfunction Caused by COVID-19?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 30-60% of people suffer from olfactory dysfunction (OD) such as hyposmia or anosmia after being diagnosed with COVID-19; 15-20% of these cases last beyond resolution of the acute phase. Previous studies have shown that olfactory training can be beneficial for patients affected by OD caused by viral infections of the upper respiratory tract. The aim of the study is to evaluate whether a multisensory olfactory training involving simultaneously tasting and seeing congruent stimuli is more effective than the classical olfactory training. We recruited 68 participants with persistent OD for two months or more after COVID-19 infection; they were divided into three groups. One group received olfactory training which involved smelling four odorants (strawberry, cheese, coffee, lemon; classical olfactory training). The other group received the same olfactory stimuli but presented retronasally (i.e., as droplets on their tongue); while simultaneous and congruent gustatory (i.e., sweet, salty, bitter, sour) and visual (corresponding images) stimuli were presented (multisensory olfactory training). The third group received odorless propylene glycol in four bottles (control group). Training was carried out twice daily for 12 weeks. We assessed olfactory function and olfactory specific quality of life before and after the intervention. Both intervention groups showed a similar significant improvement of olfactory function, although there was no difference in the assessment of quality of life. Both multisensory and classical training can be beneficial for OD following a viral infection; however, only the classical olfactory training paradigm leads to an improvement that was significantly stronger than the control group.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découle