MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220692194 · doi:10.1212/wnl.0000000000200356

Trajectories of Neurologic Recovery 12 Months After Hospitalization for COVID-19

2022· article· en· W4220692194 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Frontera, Dixon Yang, Chaitanya Medicherla, Samuel Baskharoun, Kristie Bauman, Lena Bell, Dhristie Bhagat, Steven A. Bondi, Alexander Chervinsky, Levi Dygert, Benjamin Fuchs, Daniel Gratch, Lisena Hasanaj, Jennifer Horng, Joshua Zhexue Huang, Ruben Jauregui, Yuan Ji, D. Ethan Kahn, Ethan Koch, Jessica Lin, Susan Liu, Anlys Olivera, Jonathan Rosenthal, Thomas E. Snyder, Rebecca Stainman, Daniel Talmasov, Betsy Thomas, Eduard Valdes, Ting Zhou, Yingrong Zhu, Ariane Lewis, Aaron Lord, Kara Melmed, Sharon B. Meropol, Sujata Thawani, Andrea B. Troxel, Shadi Yaghi, Laura J. Balcer, Thomas Wısnıewskı, Steven Galetta

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)BetacoronavirusEmergency medicinePediatricsVirologyInternal medicineOutbreakDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background and Objective</h3> Little is known about trajectories of recovery 12 months after hospitalization for severe COVID-19. <h3>Methods</h3> We conducted a prospective, longitudinal cohort study of patients with and without neurologic complications during index hospitalization for COVID-19 from March 10, 2020, to May 20, 2020. Phone follow-up batteries were performed at 6 and 12 months after COVID-19 onset. The primary 12-month outcome was the modified Rankin Scale (mRS) score comparing patients with or without neurologic complications using multivariable ordinal analysis. Secondary outcomes included activities of daily living (Barthel Index), telephone Montreal Cognitive Assessment (t-MoCA), and Quality of Life in Neurologic Disorders (Neuro-QoL) batteries for anxiety, depression, fatigue, and sleep. Changes in outcome scores from 6 to 12 months were compared using nonparametric paired-samples sign test. <h3>Results</h3> Twelve-month follow-up was completed in 242 patients (median age 65 years, 64% male, 34% intubated during hospitalization) and 174 completed both 6- and 12-month follow-up. At 12 months, 197/227 (87%) had ≥1 abnormal metric: mRS &gt;0 (75%), Barthel Index &lt;100 (64%), t-MoCA ≤18 (50%), high anxiety (7%), depression (4%), fatigue (9%), or poor sleep (10%). Twelve-month mRS scores did not differ significantly among those with (n = 113) or without (n = 129) neurologic complications during hospitalization after adjusting for age, sex, race, pre–COVID-19 mRS, and intubation status (adjusted OR 1.4, 95% CI 0.8–2.5), although those with neurologic complications had higher fatigue scores (T score 47 vs 44; <i>p</i> = 0.037). Significant improvements in outcome trajectories from 6 to 12 months were observed in t-MoCA scores (56% improved, median difference 1 point; <i>p</i> = 0.002) and Neuro-QoL anxiety scores (45% improved; <i>p</i> = 0.003). Nonsignificant improvements occurred in fatigue, sleep, and depression scores in 48%, 48%, and 38% of patients, respectively. Barthel Index and mRS scores remained unchanged between 6 and 12 months in &gt;50% of patients. <h3>Discussion</h3> At 12 months after hospitalization for severe COVID-19, 87% of patients had ongoing abnormalities in functional, cognitive, or Neuro-QoL metrics and abnormal cognition persisted in 50% of patients without a history of dementia/cognitive abnormality. Only fatigue severity differed significantly between patients with or without neurologic complications during index hospitalization. However, significant improvements in cognitive (t-MoCA) and anxiety (Neuro-QoL) scores occurred in 56% and 45% of patients, respectively, between 6 and 12 months. These results may not be generalizable to those with mild or moderate 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations59
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurologyMême sujetLong-Term Effects of COVID-19Travaux en français237 207