Late Breaking Abstract - Exploring optimal management of mild to moderate long-COVID symptoms with OTC medication
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long COVID (LC) refers to the sequel or development of new symptoms 3 months after initial COVID-19 infection, affecting more than 17 million people across the WHO European Region. Understanding use of over-the-counter (OTC) medication in LC is crucial due to its global impact and real-world use. Aims and Objective: The review aims to guide clinicians in understanding and managing LC symptoms using OTC medication. Method: A literature search was conducted upto May 27, 2024 in PubMed & EMBASE using keywords related to LC & OTC medication including naturals Results: The lack of a clear clinical definition makes management of LC symptoms challenging. The prevalence of LC varies from 5–30%, affecting major organ systems & patients’ quality of life (QoL). Common symptoms include fatigue, dyspnea, persistent cough, chest pain, myalgia, anxiety, fever. While no specific treatments are approved, OTC medications can help manage symptoms & improve patients QoL. Studies indicate that paracetamol and non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) can help with symptoms like fever or pain lasting ≥3 months after COVID-19. Also, OTC medications and naturals, like mucolytics, antitussives and antihistamines, may benefit for selected LC patients. Promising OTC medications may eventually be incorporated into evidence-based guidelines for managing certain LC symptoms Conclusion: LC imposes a significant medical burden on patients, of treatment without guidance affecting their QoL. While no specific treatments are approved, symptomatic management approaches can provide relief. Several OTC medications effectively address mild-to-moderate LC symptoms, including those related to colds, flu, fever and pain
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,009 |
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 ».