Effect of low dose naltrexone for long covid: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Long covid is a debilitating chronic condition, and the effect of low dose naltrexone (LDN) on its symptoms is unclear. We aimed to determine the effectiveness of LDN on symptoms of long covid. Methods We searched PubMed, Embase, and Cochrane Library for published studies; ClinicalTrials.gov and World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform for registered ongoing studies from inception to 1 May 2025. Eligible studies were randomised controlled trials or pre-post studies in patients with long covid reporting on fatigue, quality of life, cognition, or other symptoms. Risk of bias was assessed by Newcastle-Ottawa scale. Results Of 226 titles and abstracts screened, no randomised controlled trials were identified. Four observational pre-post studies from USA and Ireland (n=155) met inclusion criteria. LDN doses varied from 1mg/d to 6 mg/d. Pooled analyses showed moderate effects for reducing fatigue (Hedges’ g= -0.74; 95% CI [-1.11, -0.37]; p<0.001), brain fog (Hedges’ g= - 0.53; 95%CI [-1.01, -0.05]; p=0.03), and improving sleep quality (Hedges’ g= -0.60; 95%CI [-0.91, -0.30]; p=0.0001), and large effects for pain (Hedges’ g= -0.93; 95%CI [-1.29, -0.57]; p<0.001) and daily functioning (Hedges’ g= -0.93; 95%CI [-1.29, -0.57]; p<0.0001) in favour of LDN. Heterogeneity ranged from 0% to 62%. Risk of bias was assessed as low in all four studies. No serious adverse events were reported in the two studies that assessed safety. Conclusion Limited evidence from small pre-post studies suggests LDN may improve fatigue, cognition, sleep, pain, and functioning in long covid. However, certainty of evidence is low. Well-powered trials are urgently needed to confirm efficacy, determine dosing and duration, and identify subgroups most likely to benefit. Protocol registration Open Science Framework https://doi.org/10.17605/OSF.IO/C2VKX
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».