Hyposmia Is Associated with Reduced Cognitive Function in COVID-19: First Preliminary Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hyposmia is frequently reported as an initial symptom in coronavirus disease 2019 (COVID-19). OBJECTIVE: As hyposmia accompanies cognitive impairment in several neurological disorders, we aimed to study whether hyposmia represents a clinical biomarker for both neurological involvement and cognitive impairment in mild CO-VID-19. We aimed to study whether olfactory dysfunction (OD) represents a clinical biomarker for both neurological involvement and cognitive impairment in mild COVID-19. METHODS: Formal olfactory testing using the Sniffin'Sticks® Screening test, neuropsychological assessment using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and detailed neurological examination were performed in 7 COVID-19 patients with mild disease course and no history of olfactory or cognitive impairment, and 7 controls matched for age, sex, and education. Controls were initially admitted to a dedicated COVID-19 screening ward but tested negative by real-time PCR. RESULTS: The number of correctly identified odors was significantly lower in COVID-19 than in controls (6 ± 3, vs. 10 ± 1 p = 0.028, r = 0.58). Total MoCA score was significantly lower in COVID-19 patients than in controls (20 ± 5 vs. 26 ± 3, p = 0.042, r = 0.54). Cognitive performance indicated by MoCA was associated with number of correctly identified odors in COVID-19 patients and controls (COVID-19: p = 0.018, 95% CI = 9-19; controls: p = 0.18, r = 0.63, 95% CI = 13-18.5 r = 0.64). DISCUSSION/CONCLUSION: OD is associated with cognitive impairment in controls and mild COVID-19. OD may represent a potentially useful clinical biomarker for subtle and even subclinical neurological involvement in severe acute respiratory distress syndrome coronavirus-2 infection.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».