Cognitive impairment in hospitalized patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Introduction . The COVD-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 continues from March 2020. The virus primarily affects the respiratory system. Moreover, there is new data about the various organ damage caused by COVID-19 such as heart, skin, kidney and central nervous system. That’s why it is necessary to investigate the neurological features of the COVID-19. The aim of the study . To investigate the effect of COVID-19 on the cognitive functions of hospitalized patients. Materials and methods. the PCR-positive patients hospitalized at the University Clinical Hospital No. 3 had been included in the study since March 2020 for May 2021. Thorax CT scan, physical and neurological examination, the biochemical blood test was provided for all patients. The neuropsychological examination was made by: MoCA, TMTA, TMTB, and emotional condition was tested by HADS. Results . 33 patients (21 (64.6%) women) were included; the median age was 73.0 [67.0; 76.0]. The average MoCA value was 22.64 points, median: 24.00 points [20.00; 25.00], median TMTA execution speed: 68 seconds [49.00; 84.00], TMTB: 194 seconds [153; 245.75]. HADS (depression) median: 7.0 [5.00; 9.00], for HADS (anxiety) median: 8.0 [4.00; 10.00]. A link between the olfactory disorders and low MoCA results (p = 0.015) was found according to the regression analysis. Moreover, the patient’s age, lung damage degree had a negative impact on the duration of TMTB (p = 0.001 and p = 0.049). The propensity score matching was made to confirm that the olfactory disturbances, regardless of other factors, are associated with a lower MoCA result (p = 0.012). Conclusion . The potential mechanisms, modality, defect duration and pharmacological response of cognitive disorders have a great interest. That’s why it is necessary to conduct clinical and experimental studies on patients, pathomorphological material and animal models.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».