High Homocysteine Levels Are Associated with Cognitive Impairment in Patients Who Recovered from COVID-19 in the Long Term
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we measured the levels of depression and cognition in people recovering from COVID-19. Moreover, we aimed to investigate the relationship between depression and cognition levels by measuring homocysteine concentrations. It included 62 people recovering from COVID-19 (at least 3 months after positive RT-PCR) and 64 people without COVID-19 (control group). At first, the homocysteine levels of participants were measured. Beck Depression Inventory (BDI) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were performed to collect data. Homocysteine levels of the group recovering from COVID-19 (x− = 19.065 µmol/L) were higher than the control group (x− = 11.313 µmol/L). There was no significant difference between the groups for BDI scores. The MoCA scores of the group recovering from COVID-19 (x− = 20.774) were lower than the control group (x− = 24.297). There was a negative high (r = –0.705, p < 0.001) correlation between homocysteine levels and MoCA scores. Linear regression analysis is shown to be significant, and the MoCA explanatory value of the variables in the model is 58.6% (p < 0.0001). A 1 µmol/L observed increase in homocysteine level constituted a risk for a 0.765-point decrease in MOCA scores. In patients recovering from COVID-19, early interventions to high homocysteine levels may prevent cognitive impairments that may persist in the long term.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».