Caffeine against persistent fatigue in long-COVID: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Background & Objective Long COVID causes persistent symptoms, such as fatigue and cognitive impairment, which caffeine may help mitigate. This study aimed to evaluate the acute effects of caffeine on these symptoms.Methods This randomized, double-blind, placebo-controlled trial with a within-subjects design was conducted between October 2021 and January 2023 in Araranguá, Brazil. Twenty-eight participants (13 caffeine, 15 placebo) received a single administration of either caffeine (3 mg/kg) or placebo capsules. Participants met the Myalgic Encephalomyelitis: International Consensus Criteria, with fatigue assessed using the Chalder Fatigue Questionnaire. The cohort was predominantly of females (64.3%), with a mean age of 44.6 ± 7.7 years. Most were sedentary (82.1%) with moderate baseline fatigue. Exclusion criteria included significant cardiovascular or respiratory diseases. Primary outcomes included the Incremental Shuttle Walk Test, Borg Scale, Short Physical Performance Battery, Stroop Test, Montreal Cognitive Assessment, and biochemical markers. Data are presented as mean (standard deviation) or median [interquartile range, IQR], with statistical analyses performed using independent t-tests, Mann–Whitney U tests, and effect size calculations according to data distribution. Statistical significance was set at p < 0.05.Results Caffeine increased walking distance (476 [70.1] m vs. 284.4 [83] m; p < 0.05) and improved executive function (Stroop test: 47.3 [IQR 43.2–54.2] vs. 68.2 [IQR 60.9–72.2]; p < 0.05). Perceived exertion decreased pre- and post-exercise (p < 0.05).Conclusion Caffeine alleviates fatigue and cognitive dysfunction in Long COVID, supporting its potential role in rehabilitation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».