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Enregistrement W4401920976 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.257

Role of L-Arginine supplementation in Long Covid-related Fatigue and Depression in Elderly Outpatients

2024· article· en· W4401920976 sur OpenAlexfundno aff
Giovanni Moniello, Iris Bonfitto, Francesca Simonetti, Savino Dimalta, Maria Rosaria Rizzo, Antonello Bellomo

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaOttawa Hospital Research InstituteUniversity of OttawaMcGill UniversityAlberta Health Services
Mots-clésDepression (economics)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)ArginineMedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyPsychiatryGerontologyClinical psychologyInternal medicineVirologyBiologyDiseaseGeneticsAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Chronic fatigue and psychiatric manifestations (depression, anxiety and sleep disturbances) appear to be key features of post-COVID-19 syndrome and increase significantly in prevalence over time (Lavienraj et al. J Neurol Sci 2022;434:120162). Several studies have suggested an association between altered levels of arginine metabolites and depression, anxiety and stress severity (Arisoy et al. J Psychiatr Res 2020;120:21-28). L-arginine supplementation has also been shown to improve walking performance, muscle strength, endothelial function and fatigue in adults with Long COVID (Tosato et al. Nutrients 2022;14(23):4984). Objectives To study effects of L-arginine oral supplementation on chronic fatigue and depressive symptoms reported 3 months or more after acute COVID-19 onset in elderly outpatients without severe comorbid conditions. Methods This is a parallel-group, double-blind, randomized controlled trial conducted on 96 over 65 non-hospitalized patients suffering from Long Covid-related fatigue and depression. The first group included patients that received 1,66 g L-arginine twice a day in addition to a standard antidepressant therapy based on Selective Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRIs), whereas the second group received antidepressant only. Severity of fatigue and depressive symptoms was evaluated at baseline and after 8 weeks of treatment using Fatigue Symptom Inventory (FSI) and Hamilton Rating Scale for Depression (HAM-D), respectively. Results At baseline, 64 patients (66,7%) reported moderate fatigue (4-6) and the remaining 32 (33,3%) reported severe fatigue (7-10). In this phase the average HAM-D score was 12,85 ± 5,97; among patients, 57,3% experienced mild symptoms of depression, 32,3% experienced moderate symptoms and 6,4% experienced severe symptoms. After two months, patients treated with L-arginine supplementation exhibited a 30% greater improvement in fatigue-related symptom severity (p=0.008) and a significantly decrease in average HAM-D score (p=0.002) compared to the group treated with SSRI only. Conclusions According to our results, adding oral L-arginine to standard antidepressant therapy in elders with Long Covid-related fatigue and depression significantly decreases severity of both physical and affective symptoms. Further studies are needed to clarify the intriguing role of L-arginine in the treatment of Post Covid-19 syndrome and its potential effects in promoting geriatric patients’ health, wellbeing and quality of life. Disclosure of Interest None Declared

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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