COVID19-associated new-onset movement disorders: a follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurological symptoms are common manifestation in acute COVID-19. This includes hyper- and hypokinetic movement disorders. Data on their outcome, however, is limited. METHODS: Cases with new-onset COVID-19-associated movement disorders were identified by searching the literature. Authors were contacted for outcome data which were reviewed and analyzed. RESULTS: Movement disorders began 12.6 days on average after the initial onset of COVID-19. 92% of patients required hospital admission (mean duration 23 days). In a fraction of patients (6 of 27; 22%; 4 males/2 females, mean age 66.8 years) the movement disorder (ataxia, myoclonus, tremor, parkinsonism) was still present after a follow-up period of 7.5 ± 3 weeks. Severe COVID-19 in general and development of encephalopathy were risk factors, albeit not strong predictors, for the persistence. CONCLUSIONS: The prognosis of new-onset COVID-19-associated movement disorder appears to be generally good. The majority recovered without residual symptoms within several weeks or months. Permanent cases may be due to unmasking of a previous subclinical movement disorder or due to vascular/demyelinating damage. Given the relatively low response rate of one third only and the heterogeneity of mechanisms firm conclusions on the (long-term) outome cannot, however, be drawn.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».