Covid-19 Analysis: Is there an Association Between Covid-19 and Development of Cognitive Deficits?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The effects of COVID-19 infection were initially thought to be limited to the respiratory system; however, recent literature suggests that the virus has systemic effects, even leading to cognitive deficits. The objective of this study is to review COVID-19 related literature to determine whether there is an association between COVID-19 infection and the development of cognitive deficits. Method: A search for articles relevant to COVID-19, cognitive deficits, the Montreal Cognitive Assessment Tool (MoCA), and the geriatric population was performed on the MEDLINE, CINAHL, and APA PsychInfo databases. Results: Substantial evidence exists that reports an association between COVID-19 infection and cognitive decline. The studies included in this literature review surveyed distinct populations and reported cognitive deficits in COVID-19 patients as measured by a reduction in MoCA scores. While cognitive deficits were identified as partially reversible, there were still measurable deficits in cognition post-recovery compared to healthy controls. Furthermore, the measured cognitive deficits were found to be much worse in the geriatric population. Conclusions: Current literature shows an association between COVID-19 infection and the development of cognitive deficits. Further research should seek to characterize these cognitive deficits and determine the underlying aetiology and pathogenesis. Initiatives to develop interventions to limit or improve cognitive deficits in post COVID-19 patients is crucial, especially the elderly, given the large burden of disease within this population cohort.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».