Medical and Paramedical Care of Patients With Cerebellar Ataxia During the COVID-19 Outbreak: Seven Practical Recommendations of the COVID 19 Cerebellum Task Force
Notice bibliographique
Résumé
The severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV2), the cause of the current pandemic coronavirus disease 2019 (COVID-19), primarily targets the respiratory system. Some patients also experience neurological signs and symptoms ranging from anosmia, ageusia, headache, nausea, and vomiting to confusion, encephalitis, and stroke. Approximately 36% of those with severe COVID-19 experience neurological complications. The virus may enter the central nervous system through the olfactory nerve in the nasal cavity and damage neurons in the brainstem nuclei involved in the regulation of respiration. Patients with cerebellar ataxia (CA) are particularly vulnerable to severe outcome if they contract COVID-19 because of the complexity of their disease, the presence of comorbidities, and their use of immunosuppressive therapies. Most CA patients burdened by progressive neurologic deficits have substantially impaired mobility and other essential functions, for which they rely heavily on ambulatory services, including rehabilitation and psychosocial care. Cessation of these interventions because of isolation restrictions places the CA patient population at risk of further deterioration. This international panel of ataxia experts provides recommendations for neurologists caring for patients with CA, emphasizing a pro-active approach designed to maintain their autonomy and well-being: continue long-term medications, promote rehabilitation efforts, utilize the technology of virtual visits for regular contact with healthcare providers, and pay attention to emotional and psychosocial health. Neurologists should play an active role in decision-making in those CA cases requiring escalation to intensive care and resuscitation. Multi-disciplinary collaboration between care teams is always important, and never more so than in the context of the current pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».