Systematic review of interventions for mental health, cognition and psychological well-being in long COVID
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This systematic review aims to identify and synthesise the publicly available research testing treatments for mental health, cognition and psychological well-being in long COVID. METHODS: The following databases and repositories were searched in October-November 2023: Medline, Embase, APA PsycINFO, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, China National Knowledge Internet, WANFANG Data, Web of Science's Preprint Citation Index, The Cochrane Central Register of Controlled Trials, Clinicaltrials.gov and the WHO International Clinical Trials Registry Platform. Articles were selected if they described participants with long COVID symptoms at least 4 weeks after SAR-CoV-19 infection, reported primary outcomes on mental health, cognition and/or psychological well-being, and were available with at least an English-language summary. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines for systematic reviews were followed. RESULTS: Thirty-three documents representing 31 studies were included. Seven tested psychosocial interventions, five pharmaceutical interventions, three natural supplement interventions, nine neurocognitive interventions, two physical rehabilitation interventions and five integrated interventions. While some promising findings emerged from randomised controlled trials, many studies were uncontrolled; a high risk of bias and insufficient reporting were also frequent. CONCLUSIONS: The published literature on treatments for mental health, cognition and psychological well-being in long COVID show that the interventions are highly heterogeneous and findings are inconclusive to date. Continued scientific effort is required to improve the evidence base. Regular literature syntheses will be required to update and educate clinicians, scientists, interventionists and the long COVID community.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».