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Enregistrement W3132414893 · doi:10.1101/2021.02.18.21251442

Visuospatial processing impairment following mild COVID-19

2021· preprint· en· W3132414893 sur OpenAlexaboutno aff
Jonas Jardim de Paula, Rachel Elisa Rodrigues Pereira de Paiva, Danielle de Souza Costa, Nathália Gualberto Souza e Silva, Daniela Valadão Rosa, José Nélio Januário, Luciana Costa Silva, Débora Marques de Miranda, Marco Aurélio Romano‐Silva

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NeuropsychologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Significant difference2019-20 coronavirus outbreakRecallPandemicNormativeMedicineCoronavirusPercentileQuarter (Canadian coin)PsychologyAudiologyClinical psychologyDiseaseCognitionPsychiatryInternal medicineStatisticsVirologyCognitive psychologyInfectious disease (medical specialty)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 infection causes coronavirus disease 2019. COVID-19 was an unknown infection that reached pandemic proportions in 2020 and has shown to bring long-term negative consequences. Here, we used a case-control design to investigate the performance of relatively young people recovered from COVID 19 in objective neuropsychological tests. We found significant differences between groups for all measures of the ROCFT with a large difference in the copy, a moderate difference in immediate recall, and a large difference in delayed recall. No significant differences were found for the measures from all the other five neuropsychological tests used.About one quarter of COVID 19 patients were below the 10th percentile according to normative data.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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