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Enregistrement W3199706329 · doi:10.3389/fpsyt.2021.711461

Cognitive and Psychological Sequelae of COVID-19: Age Differences in Facing the Pandemic

2021· article· en· W3199706329 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Devita, Elisa Di Rosa, Pamela Iannizzi, Sara Bianconi, Sara Anastasia Contin, Simona Tiriolo, Nicol Bernardinello, Elisabetta Cocconcelli, Elisabetta Balestro, Anna Maria Cattelan, Davide Leoni, Daniela Mapelli, Biancarosa Volpe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMontreal Cognitive AssessmentMedicinePandemicYoung adultClinical psychologyCognitive testDeliriumAffect (linguistics)Intensive care unitCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychiatryPsychologyGerontologyCognitive impairmentDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature about the novel Coronavirus (COVID-19) is currently focusing on the potential cognitive and neuropsychiatric sequelae observed in individuals receiving intensive care unit (ICU) treatments. The aim of the present study is to evaluate the differences in cognitive and psychological sequelae of COVID-19 between younger and older adults, regardless of being admitted to the ICU or not. The study involved 299 recovered individuals (from 18 to 90 years old), who underwent a comprehensive cognitive and psychological assessment. Linear regression models were conducted separately for Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test and Post-traumatic Stress Disorder Checklist (PCL) scores to investigate the effect of socio-demographic and clinical characteristics on them. Separate linear regression models were then applied sorting participants by age: younger adults (<65 years) and older adults (≥65 years). In the whole sample, PCL scores were predicted by the intensity of care received, by being intubated, and by the persistence of cough after 1 month after hospitalization. Only age had instead an effect on cognition. In younger adults, PCL scores were predicted by the presence of neurological symptoms, by the intensity of care received, and by being intubated; MoCA scores were only predicted by the intensity of care received. No significant associations were found in older adults. Psychological negative effects of the COVID-19 pandemic particularly affect individuals under 65 years old, who also subjectively report cognitive sequelae associated with the infection. Individuals over 65 years old, instead, seem to be free from psychological and cognitive difficulties due to COVID-19.

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)0,003
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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