Long COVID and neuropsychiatric manifestations (Review)
Notice bibliographique
Résumé
There is accumulating evidence in the literature indicating that a number of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) may experience a range of neuropsychiatric symptoms, persisting or even presenting following the resolution of acute COVID-19. Among the neuropsychiatric manifestations more frequently associated with 'long COVID' are depression, anxiety, post-traumatic stress disorder, sleep disturbances, fatigue and cognitive deficits, that can potentially be debilitating and negatively affect patients' wellbeing, albeit in the majority of cases symptoms tend to improve over time. Despite variations in results obtained from studies using different methodological approaches to define 'long COVID' syndrome, the most widely accepted factors associated with a higher risk of developing neuropsychiatric manifestations include the severity of foregoing COVID-19, the female sex, the presence of comorbidities, a history of mental health disease and an elevation in the levels of inflammatory markers, albeit further research is required to establish causal associations. To date, the pathophysiological mechanisms implicated in neuropsychiatric manifestations of 'long COVID' remain only partially elucidated, while the role of the indirect effects of the COVID-19 pandemic, such as social isolation and uncertainty concerning social, financial and health recovery post-COVID, have also been highlighted. Given the alarming effects of 'long-COVID', interdisciplinary cooperation for the early identification of patients who are at a high risk of persistent neuropsychiatric presentations, beyond COVID-19 recovery, is crucial to ensure that appropriate integrated physical and mental health support is provided, with the aim of mitigating the risks of long-term disability at a societal and individual level.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».