A Prospective Study of Long-Term Outcomes Among Hospitalized COVID-19 Patients with and without Neurological Complications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Little is known regarding long-term outcomes of patients hospitalized with COVID-19. Methods We conducted a prospective study of 6-month outcomes of hospitalized COVID-19 patients. Patients with new neurological complications during hospitalization who survived were propensity score-matched to COVID-19 survivors without neurological complications hospitalized during the same period. The primary 6-month outcome was multivariable ordinal analysis of the modified Rankin Scale(mRS) comparing patients with or without neurological complications. Secondary outcomes included: activities of daily living (ADLs;Barthel Index), telephone Montreal Cognitive Assessment and Neuro-QoL batteries for anxiety, depression, fatigue and sleep. Results Of 606 COVID-19 patients with neurological complications, 395 survived hospitalization and were matched to 395 controls; N=196 neurological patients and N=186 controls completed follow-up. Overall, 346/382 (91%) patients had at least one abnormal outcome: 56% had limited ADLs, 50% impaired cognition, 47% could not return to work and 62% scored worse than average on ≥1 Neuro-QoL scale (worse anxiety 46%, sleep 38%, fatigue 36%, and depression 25%). In multivariable analysis, patients with neurological complications had worse 6-month mRS (median 4 vs. 3 among controls, adjusted OR 2.03, 95%CI 1.22-3.40, P=0.01), worse ADLs (aOR 0.38, 95%CI 0.29-0.74, P=0.01) and were less likely to return to work than controls (41% versus 64%, P=0.04). Cognitive and Neuro-QOL metrics were similar between groups. Conclusions Abnormalities in functional outcomes, ADLs, anxiety, depression and sleep occurred in over 90% of patients 6-months after hospitalization for COVID-19. In multivariable analysis, patients with neurological complications during index hospitalization had significantly worse 6-month functional outcomes than those without.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».