Washing Illness Away: A Systematic Review of the Impact of Nasal Irrigation and Spray on <scp>COVID</scp>‐19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nasal irrigation is a common treatment for sinonasal disorders; however, it is unknown if it can reduce SARS-CoV-2 nasopharyngeal viral load (NVL). This systematic review investigated the efficacy of nasal irrigation with saline, povidone iodine (PVP-I), and intranasal corticosteroids (INCS) at reducing SARS-CoV-2 NVL and transmissibility. DATA SOURCES: Databases including Embase, MEDLINE, Web of Science, and ClinicalTrials.gov. REVIEW METHODS: A systematic review was completed with pre-defined search criteria using keywords related to nasal irrigation and COVID-19 from 1946 through January 2024. This review followed PRISMA reporting guidelines and was registered on PROSPERO. Only in-vivo studies testing nasal irrigation with either saline, PVP-I, or INCS for reducing NVL were included. RESULTS: Nine out of ten studies on saline-based solutions reported positive effects in reducing NVL, with benefits noted in earlier time to negative nasopharyngeal PCR and a greater decline in NVL during early study time points, compared with controls. Isotonic and hypertonic saline mediums were found to be effective with three studies demonstrating enhanced efficacy with additives. Four out of seven studies on PVP-I showed a positive effect on reducing NVL, but results were heterogenous. Four studies demonstrated reduction of transmission with saline or PVP-I. No studies were found on INCS. CONCLUSION: Saline nasal irrigation showed the best efficacy in reducing SARS-CoV-2 NVL. Additives to saline may have a clinical benefit, but further studies are needed to elucidate their isolated impacts on NVL. Data on PVP-I is inconclusive and further studies are warranted to determine the ideal concentration for irrigation. Laryngoscope, 135:517-528, 2025.
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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 | 0,006 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».