Repetitive transcranial electromagnetic stimulation, RTMS, does improve fatigue, depression and cerebral symptoms in severe Long COVID syndrome.
Notice bibliographique
Résumé
Long COVID is characterized by severe fatigue after exertion, stress intolerance, lack of concentration, and cerebral impairment more than 12 weeks after SARS-CoV-2 infection. 6,5% of the infected are involved. An effective therapy is not available. Repetitive transcranial electromagnetic Stimulation, RTMS, is a noninvasive treatment with minor side effects to selectively stimulate or suppress selected cerebral regions. We applied RTMS to patients with long COVID syndrome. Methods: 7 patients (6f, 1m) who remained severely compromised and unable to work because of fatigue syndrome according to the Canadian criteria (Carruthers BM 2003) were treated with 10Hz RTMS on the left dorsolateral prefrontal cortex for 20 sessions within 4 weeks. Results: The Canadian Criteria of fatigue showed a consistent improvement in fatigue in the 7 patients by 24%, 14%, 35%, 53%, 24%, 8% and 37%, mean 27,8%. The Fatigue Severity Scale (Krupp, Arch Neurol, 1989) improved importantly by 16,4 points. Bell Score (Bell 1995), measuring severity of fatigue, improved by 25 points. In Beck´s inventory II (Hautzinger et al, 2007), the depression score decrease from 33 points, severe depression, to 17 points, reflecting only minor depression after RTMS. Conclusion: Repetitive transcranial electromagnetic stimulation, RTMS, on the left dorsolateral prefrontal cortex caused an important improvement of severe Long COVID symptoms in 6 of 7 patients. A randomized study is necessary. Until then RTMS should be offered to Long COVID patients in face of the lack of any treatment, of minor side effects and the consistent effects in our study.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».