Analysis of the Relationship among Cognitive Impairment, Nutritional Indexes and the Clinical Course among COVID-19 Patients Discharged from Hospital—Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
Numerous data indicate the presence of cognitive impairment in people who have undergone COVID-19, often called COVID Fog (CF). This phenomenon persists even 6 months after infection, and its etiology and pathogenesis are not fully known. The aim of this article was to analyze the relationship among cognitive functioning, clinical data and nutrition indexes in patients discharged from the COVID-19 hospital of the Military Institute of Medicine, Warsaw, Poland. The sample comprised 17 individuals-10 women and 7 men, with ages of 65 ± 14 years. Cognitive impairment was measured with the use of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The nutrition parameters included: hemoglobin, red blood cells, total cholesterol and its fractions, triglycerides, total protein, albumin, urea, creatinine, phosphates, calcium and sodium. The analysis showed that albumin concentration significantly correlated with the total MoCA score and especially with the short-term memory test score. Conversely, total cholesterol, and especially LDL concentrations, were highly and negatively associated with the MoCA score. In conclusion: markers of nutritional status are correlated with the severity of CF. Individuals with malnutrition or risk of malnutrition should be screened for CF. Further studies need to be performed in this area.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».