Cognitive after-effects and associated correlates among post-illness COVID-19 survivors: a cross-sectional study, Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Background: COVID-19's after-effects among survivors are of increased concern. The cognitive aftermath of COVID-19 virus infection was underrated. This study aimed to identify and compare the cognitive impairment (CI) and its correlates among COVID-19 survivors and control subjects. A total of 85 adults who survived COVID-19 virus infection and an equal number of control subjects (matched for age, sex, education, and socioeconomic level) were included in this study. They were recruited from Zagazig University Hospitals, Sharkia Province, Egypt. All subjects were interviewed utilizing a semistructured demographic and clinical checklist, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, and the Hospital Anxiety Depression Scale (HADS). Results: More than half of COVID-19 survivors experienced CI (compared to only 8% of control subjects). Individuals who survived COVID-19 virus infection were more likely to have impairments in visuo-executive functions (OR: 0.3, 95% CI 0.2-0.5), attention (OR: 0.4, 95% CI 0.3-0.7), language (OR: 0.2, 95% CI 0.1-0.5), delayed recall (OR: 0.5, 95% CI 0.4-0.6), and total MoCA Scores (OR: 0.1, 95% CI 0.04-0.2). Among COVID-19 survivors, those who experienced CI were likely to be older (OR: 1.1, 95% CI 1.03-1.2), and of low-to-moderate education (OR: 4.9, 95% CI 1.6-15.1). Conclusions: CI was prevalent among COVID-19 survivors. The visuo-executive functions, attention, language, and delayed recall were the most affected domains. Older age and lower educational level predicted CI in COVID-19 survivors.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».