Return-to-work for People Living with Long COVID: A Scoping Review of Interventions and Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Long COVID affects individuals’ labour market participation in many ways. While some cannot work at all, others may return to work (RTW) in a limited capacity. Determining what rehabilitation or related strategies are safe and effective for facilitating RTW is necessary. Objectives To synthesize evidence on RTW interventions for people living with Long COVID and to identify ‘promising’ interventions for enhancing work ability and RTW. Methods We followed Arksey & O’Malley’s methodology and the PRISMA extension for scoping reviews. Five electronic bibliographic databases and grey literature were searched. The included various study designs, such as randomized controlled trials (RCT), quasi-experimental designs, and observational studies. Two reviewers conducted screening and data extraction, with disagreements resolved through consensus. Intervention studies were categorized as promising (statistically significant RTW outcomes or ≥ 50% RTW), somewhat promising (20% to < 50% RTW), or not promising (non-statistically significant RTW outcomes or < 20% RTW). Results Eleven recommendations and eleven intervention studies were identified. Of the intervention studies, 6 were cohort studies, 3 quasi-experimental studies, 1 RCT and 1 case report. Promising interventions included multimodal and interdisciplinary work-focused rehabilitation (1 article), psychoeducation, pacing, and breathing strategies (2 articles), shifting focus from symptom monitoring to optimizing functional outcomes (1 article), and enhanced external CounterPulsation (EECP) inflatable pressure to improve blood flow (1 article). Conclusion Many uncertainties remain regarding which RTW interventions are effective or the optimal characteristics of these interventions.
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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 | 0,040 | 0,135 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».