Neuropsychological deficits in patients with cognitive complaints after COVID‐19
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While much of the scientific focus thus far has been on cognitive sequelae in patients with severe COVID-19, subjective cognitive complaints are being reported across the spectrum of disease severity, with recent studies beginning to corroborate patients' perceived deficits. In response to this, the aims of this study were to (1) explore the frequency of impaired performance across cognitive domains in post-COVID patients with subjective complaints and (2) uncover whether impairment existed within a single domain or across multiple. METHODS: Sixty-three patients with subjective cognitive complaints post-COVID were assessed with a comprehensive protocol consisting of various neuropsychological tests and mood measures. Cognitive test performance was transformed into T scores and classified based on recommended guidelines. After performing a principal component analysis to define cognitive domain factors, distributions of test scores within and across domains were analyzed. RESULTS: Results revealed pervasive impact on attention abilities, both as the singularly affected domain (19% of single-domain impairment) as well as coupled with decreased performance in executive functions, learning, and long-term memory. These salient attentional and associated executive deficits were largely unrelated to clinical factors such as hospitalization, disease duration, biomarkers, or affective measures. DISCUSSION: These findings stress the importance of comprehensive evaluation and intervention to address cognitive sequelae in post-COVID patients of varying disease courses, not just those who were hospitalized or experienced severe symptoms. Future studies should investigate to what extent these cognitive abilities are recuperated over time as well as employ neuroimaging techniques to uncover underlying mechanisms of neural damage.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle