Neurological manifestations in patients with symptomatic COVID-19 admitted to the Bafoussam Regional Hospital, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: although the main manifestations of COVID-19 are respiratory, several neurological symptoms and complications have also been reported. The pandemic seems to have some epidemiological specificities in sub-Saharan Africa, and this may be reflected in the type and frequency of neurological symptoms. This study aimed to report neurological manifestations associated with symptomatic COVID-19 in a sub-Saharan African setting. METHODS: we conducted a retrospective review of symptomatic PCR-confirmed COVID-19 cases admitted to the Bafoussam Regional Hospital between March and September 2020. Patients' files were reviewed at discharge by a consultant neurologist. Socio-demographic characteristics, co-morbidities, symptoms on admission, neurological symptoms during hospitalization, management, and in-hospital outcome were recorded. Comparisons between patients with and without neurological symptoms were performed using Fisher's exact and Mann-Whitney U test. RESULTS: we enrolled 177 symptomatic patients (68% men). Mean age was 54.6 ± 17.8 years (range 2-99 years). Co-morbidities were present in 57.6% of patients, including hypertension (27.1%) and diabetes mellitus (25.4%). Neurological symptoms were found in 113 (63.8%) patients. The most frequent were headache (39.0%), myalgia (35.6%), anosmia (11.9%), impaired consciousness (10.7%) and delirium (5.6%). Regarding the presenting symptoms, fever was more frequent in patients with neurological symptoms than in those without (81.4% versus 50.0%, p< 0.001), while digestive symptoms were less frequent in patients with neurological symptoms (0.9% versus 9.4%, p= 0.004). CONCLUSION: neurological manifestations are frequent and heterogeneous in patients with symptomatic COVID-19. Further studies are needed to clarify the pathophysiology of neurological symptoms in COVID-19 and their impact on patients' long-term outcome.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».