Impact of COVID‐19 infection on cognition and its association with neurological symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the cognitive profile following COVID-19 infection and its possible association to clinical symptoms, emotional disturbance, biomarkers, and disease severity. METHODS: This was a single-center cross-sectional cohort study. Subjects between 20- and 60-year old with confirmed COVID-19 infection were included. Evaluation was performed between April 2020 and July 2021. Patients with previous cognitive impairment and other neurological or severe psychiatric disorders were excluded. Demographic and laboratory data were extracted from the medical records. RESULTS: Altogether 200 patients were included, 85 subjects were female (42.3%), and mean age was 49.12 years (SD: 7.84). Patients were classified into four groups: nonhospitalized (NH, n = 21), hospitalized without intensive care unit (ICU) nor oxygen therapy (HOSP, n = 42), hospitalized without ICU but with oxygen therapy (OXY, n = 107), and ICU (ICU, n = 31) patients. NH group was younger (p = .026). No significant differences were found in any test performed attending severity of illness (p > .05). A total of 55 patients reported subjective cognitive complaints (SCC). Subjects with neurological symptoms (NS) performed worse in trail making test B (p = .013), digits backwards (p = .006), letter&numbers (p = .002), symbol digit modalities test (p = .016), and Stroop color (p = .010) tests. CONCLUSIONS: OXY patients and females referred more SCC associated with symptoms of anxiety and depression. Objective cognitive performance was unrelated to SCC. No cognitive impairment was found regarding the severity of COVID-19 infection. Results suggest that NS such as headache, anosmia, and dysgeusia during infection were a risk factor for later cognitive deficits. Tests assessing attention, processing speed, and executive function were the most sensitive in detecting cognitive changes in these patients.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».