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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».