Covidtherm : le traitement thermal proposé aux personnes atteintes de Covid-long
Bibliographic record
Abstract
Le Grand-Est a été fortement touché lors de la première vague de l’épidémie de Covid-19. Dans les suites de la phase aiguë de la maladie sont apparus chez 5 à 10 % patients des symptômes persistants ou résurgents à type de fatigabilité intense, de maux de tête, de gêne respiratoire, de désadaptation à l’effort, perte d’odorat, douleurs musculosquelettiques, dénutrition, etc. La souffrance peut également s’exprimer sous forme d’angoisse, d’insomnie, d’états dépressifs voire d’un syndrome de stress post-traumatique. Dès mars 2020, la Fédération thermale du Grand-Est appelle à innover et à se réinventer pour répondre aux nouveaux besoins de santé face à la situation pandémique inédite. Le projet Covidtherm est initié pour mettre en œuvre dans les établissements thermaux, alors vides de tous curistes, une cure adaptée aux patients porteurs de symptômes persistants de la Covid-19 ; des soins d’accompagnement et de remise en forme des professionnels de santé épuisés physiquement et psychologiquement. La cure thermale offre le temps de repos essentiel pendant la phase de convalescence, permet la réappropriation des rythmes chronobiologiques dont le sommeil qui est le pilier de la récupération, la reprise d’une activité physique adaptée, la resocialisation. Elle constitue une unité de temps et de lieu propice à l’apprentissage de l’auto-gestion de la maladie. L’objectif de la cure thermale post-Covid-19 est de permettre aux patients de retrouver une autonomie, un équilibre psychologique, des capacités physiques, une vie sociale et professionnelle proche de celle de leur vie antérieure, de prévenir les séquelles au long cours par une action globale. La population cible correspond aux personnes souffrant de la persistance ou la résurgence des symptômes apparus de novo dans les suites de l’infection à Sars-Cov2 et persistants après 12 semaines. Le chemin thérapeutique repose sur un certain nombre d’invariants : (1) prescription de la cure Covidtherm par le médecin traitant, hospitalier ou spécialiste, avec transmission des éléments nécessaires à la continuité de la prise en charge ; (2) évaluation des besoins en soins par le médecin thermal, le kinésithérapeute, le psychologue et le diététicien prenant en compte les aspects sociaux et professionnels ; (3) mise en œuvre des soins de crénothérapie associés à des soins spécifiques adaptés aux symptômes. Les auteurs présentent le protocole d’évaluation du traitement thermal. Ce projet est une proposition thérapeutique innovante qui vise à mettre en place un parcours de soin adapté et répondre aux attentes des personnes atteintes de symptômes persistants au décours de la Covid-19 en situation d’errance médicale.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".