SARS-CoV-2 and Nervous System - Neurological Manifestations in Patients With COVID-19: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Coronavirus (CoV) is a virus infectious disease with a considerable spectrum of clinical presentations. Symptoms ranged from asymptomatic infection to severe pneumonia that may lead to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and several clinical complications. Neurologic symptoms related to CoV have been described recently in the literature. The relationship between SARS-CoV-2 and the central nervous system (CNS) is still not clear. This review aimed to reveal the current knowledge regarding CNS manifestation in SARS-CoV-2. A systematic literature review was carried out to identify the particularities of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in patients with CNS involvement, using the PubMed database between January 1, 2020 and April 30, 2020. Conference papers, reviews, published letters, editorials, studies in pregnant women and children, and studies only reporting on a specific factor were excluded. An initial search included as many as 83 articles. Out of the 83 screened articles, 32 were selected for full-text review. Sixteen studies were excluded because they did not analyze nervous system involvement in SARS-CoV-2 infection. Thus, 16 papers were included in this review. There were three retrospective studies and 13 case reports/series of cases. Data from the current literature reveal that patients who suffer from a severe illness have more CNS involvement, neurological symptoms (i.e., dizziness, headache) and an association with strokes. The severe patients had higher D-dimer and C-reactive protein levels than non-severe patients and presented multiple organ involvement, such as serious liver, kidney and muscle damage.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».