Personality traits as risk factors for the development of cognitive impairment and affective symptoms in patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify possible associations between premorbid personality traits and cognitive impairment and affective symptoms in patients who have recovered from COVID-19. MATERIAL AND METHODS: The study included 30 people with the so-called post-COVID syndrome. The diagnosis of COVID-19 was previously confirmed by laboratory tests in each patient. The control group included 15 healthy individuals. The Hospital Anxiety and Depression Scale was used to assess depression and anxiety. Cognitive function was assessed using the Verbal Fluency Test (VF), the Montreal Cognitive Scale (MOCA), and the Wisconsin Card Sorting Test (WCST). The Munich Personality Test (MRT) and the Toronto Alexithymia Scale (TAS-26) were used to assess premorbid personality characteristics. Multiple stepwise regression analysis was used as the main statistical method to identify the relationship between premorbid personality constructs and cognitive test results and affective and anxiety symptoms. RESULTS: The presence of frustration tolerance in the personality structure reduced the number of incorrect answers (beta coefficient -0.811) in WCST and decreased the delay in responses with positive reinforcement (-0.630), and also reduced the level of depression (-0.465). Extraversion decreased the MOCA test score (-0.675) and increased the percentage of perseverative incorrect answers on the WCST test (0.573). The constructs of adherence to social norms and propensity to isolate lowered the final MOCA score (beta coefficients are -0.725 and -0.527, respectively). The esoteric tendencies construct decreased the latency of positive and negative reinforcement responses in WCST (-0.441 and -0.528, respectively). The severity of alexithymia was positively correlated with depression (beta 0.577), while neuroticism was positively correlated with anxiety (0.737). CONCLUSION: Low levels of frustration tolerance and esoteric tendencies have negative effects on cognition in COVID-19 survivors, while high levels of these constructs are protective against cognitive decline and depression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».