Post-COVID-19 fatigue: the contribution of cognitive and neuropsychiatric symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue in its many forms of physical, mental, and psychosocial exhaustion is a common symptom of post-COVID-19 condition, also known as "Long COVID." Persistent fatigue in COVID-19 patients is frequently accompanied by cognitive dysfunction and neuropsychiatric symptoms; however, less is known about the relationships between these components of post-COVID-19 condition and fatigue itself. Consequently, the present study sought to (1) distinguish the types of fatigue experienced by participants, and (2) investigate whether cognitive deficits across various domains and neuropsychiatric conditions predicted these different types of fatigue. The study included 136 COVID-19 patients referred for neuropsychological evaluation due to cognitive complaints 8 months on average after SARS-CoV-2 infection. Measures included self-reported fatigue (physical, cognitive, and psychosocial), neuropsychiatric questionnaires (assessing symptoms of depression, anxiety, apathy, and executive functioning), a comprehensive neuropsychological assessment, and self-reported quality of life and everyday functioning. Results showed that reports of clinical significant fatigue were pervasive in our sample (82.3% of participants), with physical fatigue rated highest on average relative to the subscale maximum. Elevated levels of apathy, anxiety, and executive dysfunction in neuropsychiatric measures along with executive and attentional difficulties on cognitive tests were found to be consistently important predictors among different types of fatigue. This implicates both cognitive and neuropsychiatric symptoms as predictors of fatigue in post-COVID-19 condition, and stresses the importance of a holistic approach in assessing and considering potential treatment for COVID-19 patients experiencing fatigue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».