Cognitive function in recovered COVID-19 Lebanese patients with schizophrenia
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It remains unclear whether COVID-19 which is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus is associated with the deterioration of cognitive function among patients with schizophrenia. This study aimed to evaluate changes in cognitive function before and after COVID-19 and associated factors among patients with schizophrenia at the Psychiatric Hospital of the Cross (HPC). METHODS: A prospective cohort study was conducted among 95 patients with schizophrenia followed from mid-2019 until June 2021 at the Psychiatric Hospital of the Cross (HPC). This cohort was divided into a group diagnosed with COVID-19 (n = 71) and another not diagnosed with COVID-19 (n = 24). The questionnaire included the Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia (BACS), Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS), Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS), and Activities of Daily Living (ADL). RESULTS: The repeated-measures ANOVA showed no significant effect of time and the interaction between time and being diagnosed or not with COVID-19 on cognition. However, being diagnosed or not with COVID-19 had a significant effect on global cognitive function (p = 0.046), verbal memory (p = 0.046), and working memory (p = 0.047). The interaction between being diagnosed with COVID-19 and cognitive impairment at baseline was significantly associated with a higher cognitive deficit (Beta = 0.81; p = 0.005). Clinical symptoms, autonomy, and depression were not associated with the cognition (p > 0.05 for all). CONCLUSION: COVID-19 disease affected global cognition and memory: patients diagnosed with COVID-19 had more deficits in these domains than those without COVID-19. Further studies are necessary to clarify the variation of cognitive function among schizophrenic patients with COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle