Neurocognitive Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Although subjective and objective cognitive impairments are well-recognised post-COVID-19 infection, the comparison and synthesis of data are challenging. The heterogeneity and timing of cognitive assessments, the severity of infection, and indeed serological confirmation of COVID-19 in study participants alongside discourse in treatment [i.e. ambulatory, Intensive Care Unit (ICU)] currently make the available findings difficult to interpret and compare. Most studies measure cognitive impairment acutely or post-acutely, resulting in challenges in the differentiation of observed deficits from delirium and post-traumatic stress disorder sequelae. Moreover, the majority of studies utilise only brief cognitive measures, i.e. Montreal Cognitive Assessment (MOCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE), limiting understanding of the specific cognitive domains most affected following COVID-19 infection. Nevertheless, it is deficits in attention and executive functioning that appear to be most affected. In this book chapter, we critically review the clinical evidence for cognitive impairment post-COVID-19 infection from both cross-sectional and longitudinal studies, and the role of delirium in raising the risk for cognitive impairment in both younger and older people affected with the SARS-CoV-2 infection. We also review pharmacological and neuropsychological treatment for neurocognitive impairment in Long Covid patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,020 |
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 ».