Fatigue and cognitive impairment in post-COVID syndrome: possible treatment approaches
Notice bibliographique
Résumé
Post-COVID syndrome can develop in all patients who have had COVID-19, regardless of the disease severity. Clinical manifestations postCOVID syndrome vary greatly, but the most common symptoms include fatigue, anxiety and depression disorders (ADDs), and cognitive impairment (CI). Objective: to evaluate the efficacy and safety of Cholytilin (choline alfoscerate) and the combined drug MexiB 6 in patients with post-COVID syndrome and fatigue, ADDs, and CI. Patients and methods. The study included 100 patients aged 22 to 71 years who have had COVID-19 5.4 months ago. Inclusion criterion: cognitive complaints, fatigue, and emotional disturbances. The evaluation included neurological exam, Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), Frontal Assessment Battery (FAB), 10-words list task, Multidimensional Fatigue Inventory (MFI-20), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Study participants were divided into two groups. Patients who had ADDs (anxiety/depression level according to HADS ≥8 points; n=50) were prescribed with MexiB 6 (1 tablet three times per day). Patients with CI (mean MoCA score ≤25 points; n=50) were prescribed with Cholytilin (2 capsules (800 mg) in the morning and 1 capsule (400 mg) at lunchtime). The follow-up period was 60 days. Results and discussion. According to MoCA scores, a decrease in cognition was observed in 58% of participants, while 28% did not notice CI earlier. ADD fere present in 51%, and fatigue — in 100% of patients. We observed a significant reduction in fatigue severity (from 62.42±7.18 to 52.32±16.36 points; p<0.05) in patients prescribed with MexiB 6. The majority of patients noted a significant increase in physical activity, decreased fatigue, improvement of attention and physical well-being, and increased workplace efficiency. We also found a significant decrease in ADDs severity: ADDs either regressed completely (in 42% of participants) or became subclinical (in 48%; р<0.001). CI severity also reduced according to mean МоСА (from 26.60±1.31 to 27.28±1.39 points; p<0.05) and FAB (from 16.98±1.06 to 17.20±0.90 points; p<0.05) scores. In a subgroup of patients with mild CI treated with Cholytilin mean МоСА (from 23.50±0.99 to 26.36±1.34; р<0.001) and FAB (from 16.02±0.91 to 16.96±0.99; р<0.001) scores significantly increased. Complete regression of CI was observed in 74% of participants (р<0.001). We also found a decrease in ADDs (р<0.001) and fatigue (mean MFI-20 scores decreased from 42.28±10.73 to 35.60±8.10; р<0.001) severity in all study participants. Conclusion. Patients who have had COVID-19, regardless of the disease severity, have a high prevalence of fatigue, ADDs and CI, and MexiB 6 and Cholytilin have a potential in their treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».