Understanding the state of confusion in patients with psychosis during COVID-2019 pandemic: A report of two cases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. There is a lot of evidence that coronavirus disease 2019 has various manifestations. This paper presents a report of two cases with the aim to indicate the multifactorial etiology of confusional states in patients with mental disorders at the time coronavirus disease 2019 pandemic. The severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 affects not only the respiratory and cardiovascular systems, but also the brain, kidneys and other organ systems. One of the first manifestations of this infection can be mental confusion. Case Study. The first patient, a woman diagnosed with schizoaffective psychosis, suddenly presented with confusion, followed by hypersedation which was at first attributed to overmedication. In another patient, with the diagnosis of bipolar affective disorder, sudden confusion (delirium) was initially recognized as an element of mental disorder deterioration. A more detailed observation revealed that the confused state in both patients was caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 infection. Discussion. It is common for the manifestations of severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 infection to include respiratory and cardiovascular syimptoms. However, symptoms related to other organs and organ systems, including changes in neurological and psychological status, should not be ignored. Conclusion. It was noticed that confusion and delirium-like states are quite common early symptoms of coronavirus disease 2019. In psychiatric patients, it is always necessary to rule out the organic etiology of the consciousness disorder and immediately proceed with the diagnostic procedures. One should certainly keep in mind that diagnostic errors are possible, not only due to various manifestations of the infection, but also due to the stigmatization of mental illness, which must be overcome in order to provide the best possible treatment effects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».