Cognitive Deficits in Patients with COVID-19 Infection during Their Hospital Stay: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The literature on presence of cognitive deficits in patients recovered from coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection is emerging. However, the data on whether cognitive deficits have its onset during the acute phase of illness has not been evaluated extensively. Aim This article estimates the level of cognitive functioning of patients with COVID-19 while they were admitted to COVID-designated wards. Secondary objectives were to assess the influence of medical comorbidities, severity of COVID-19 infection, and depressive and anxiety symptoms on cognitive functioning in patients with COVID-19 infection. Methods Sixty-six clinically stable patients with COVID-19 infection were evaluated during their inpatient stay on Hindi Montreal Cognitive Assessment scale (H-MoCA), Hindi Mini-Mental State Examination (HMSE) scale, Patient Health Questionnaire-9, and Generalized Anxiety Disorder Questionnaire -7. Results The mean age of the study participants was 39.85 (standard deviation [SD] 16.89) years and the participants were evaluated after 9.34 (SD 4.98; median 9.0) days of being diagnosed with COVID-19 infection. About one-fourth (28.8%; n = 19) of the participants had cognitive impairment on HMSE and about two-fifths ( n = 26; 39.39%) had cognitive impairment as per the cutoff used for H-MoCA. A higher level of cognitive deficits were seen among participants who were older, diagnosed with diabetes mellitus, and those who required oxygen support during their hospital stay prior to assessment. Conclusion Low cognitive score was found in one-fourth (28.8%) to two-fifths (39.9%) of the persons, depending on the assessment scale among those with acute COVID-19 infection. Low cognitive score was more prevalent among the elderly, those with diabetes mellitus, and those who required oxygen support prior to the assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».