Cognitive Functions During Acute Period of COVID-19 and Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Study Objective: To identify the impact from the pneumonia-complicated COVID-19 coronavirus infection over patients’ cognitive functions. Study design: Perspective study. Materials and Methods. We examined 32 patients with COVID from the study group on days 2–3, 8–10 in inpatient settings, after 2 months of hospitalisation vs 30 healthy controls. Cognitive functions were evaluated using the following neuropsychologic tests: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini Mental State Examination (MMSE), Frontal Assessment Battery (FAB), The Clock-drawing Test (CDT). Signs of anxiety and depression were screened using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Study Results. During the acute and recovery periods, patients from the study group demonstrated statistically significant cognitive disorders as per MMSE, MoCA, FAB vs controls (p < 0.001). On days 2–3 and 8–10 in inpatient settings, MMSE was 22 [22; 29] and 22 [19.2; 23.7] points; MoCA — 26 [21; 28] and 21 [18; 23] points, FAB — 13 [10; 18] and 10 [8; 12] points; in 2 months after hospitalisation, MMSE was 29 [26.8; 30] points (р = 0.008 vs days 2–3 and 8–10), MoCA — 25 [22; 27] points (р = 0.03 vs days 8–10), FAB — 16 [14.5; 17] points (р = 0.004 and р = 0.02). The condition of cognitive functions measured during the acute period of the disease worsened even more by days 8–10 of hospitalisation and tended to normalise in 2 months. As per HADS, there were no abnormal findings; therefore, the patients were neither anxious, nor depressed, and the median was 8 points. СDT values were normal as well, both in acute period and during recovery. Conclusion. The coronavirus infection impacts the cognitive status. For cognitive dysfunctions, neuroprotectives and non-drug cognitive rehabilitation can be recommended. Cognitive dysfunctions are quite an expected independent syndrome, the course of which is not directly associated with somatic recovery. Keywords: COVID-19, cognitive disorders, coronavirus infection, pandemic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».