A Neurological Outpatient Clinic for Patients With Post-COVID-19 Syndrome — A Report on the Clinical Presentations of the First 100 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Neurological and psychiatric symptoms are frequent in patients with post-COVID-19 syndrome (PCS). Here, we report on the clinical presentation of the first 100 patients who presented to our PCS Neurology outpatient clinic ≥12 weeks after the acute infection with SARS-CoV-2. To date, PCS is only defined by temporal connection to SARS-CoV-2 infection. Identification of clinical phenotypes and subgroups of PCS is urgently needed. Design: We assessed clinical data of our first 100 ambulatory patients regarding clinical presentations; self-questionnaires focusing on daytime sleepiness, mood, and fatigue; and a screening assessment for detecting cognitive impairment. Results: A total of 89% of the patients presenting to the Neurology outpatient clinic had an initially mild course of COVID-19 and had not been hospitalized. The majority of the patients were female (67 vs. 33% male). The most frequent symptom reported was cognitive impairment (72%). There were 30% of patients who reported cognitive deficits and scored below 26 points on the Montreal Cognitive Assessment Scale. Fatigue (67%), headache (36%), and persisting hyposmia (36%) were also frequently reported; 5.5% of all patients showed signs of severe depression. Discussion: To our knowledge, this is the first report of patient data of a PCS Neurology outpatient clinic. Neurological sequelae also exist for more than 3 months after mainly mild SARS-CoV-2 acute infections. The reported symptoms are in accordance with recently published data of hospitalized patients.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».