Shared Neurological and Cognitive Factors in COVID-19 and Alzheimer’s Disease: A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The neuropathological etiology of COVID-19 suggests infection may increase the risk of neurodegenerative disorders, most notably Alzheimer’s disease (AD). Despite some overlap between COVID-19 and AD, the current research on this relationship is developing and evidence has been mixed. This review aims to assess the literature on how the neurological and cognitive sequalae associated with COVID-19 infection affect risk for AD and its associated symptoms, and vice versa. Methods: Articles were found by searching through the PubMed database with the terms (sensory OR cognitive OR neurological OR neuroimaging) AND (Alzheimer’s disease OR Alzheimer’s OR dementia) AND (COVID-19 OR SARS-CoV-2 OR COVID). Search inclusion criteria required the papers be written in English, be published in 2020 or later, and pertain to COVID-19 and/or AD specifically. This process was supplemented by manual searching. The articles used for this review include meta-analyses, literature reviews, and prospective and retrospective empirical studies. Results: Various well-known AD risk factors and outcomes may be observed in COVID-19 patients, and vice versa. These include amyloid precursor protein (APP) buildup, tau hyperphosphorylation, the apolipoprotein E (APOE) e4e4 genotype, angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) gene expression, cholinergic functioning, delirium, cognitive decline, and deleterious effects on brain structure and function. Discussion: COVID-19 may increase AD risk and development by increasing protein build-up and damaging AD-related brain regions, which may underlie sensory and cognitive deficits. Furthermore, COVID-19 and AD may interact in positive feedback loops to worsen the development of both. These interactions may be mediated by demyelination, inflammation, APOE e4e4 genotype, and ACE2 expression. Clinical implications for those with COVID-19 and/or AD include the possibility of treatments aimed at cholinergic functioning, as well as high flow oxygen therapy. Conclusion: COVID-19 may increase the risk for and development of AD. AD, in turn, may also increase risk for COVID-19 infection, acting in a positive feedback loop. Future directives include further research on tau pathology, delirium, and amyloid precursor protein processing. Additionally, studies could benefit from telemedicine. Lastly, assessment of AD risk due to COVID-19 could integrate delirium and subjective reports of “brain fog” as measures for underlying risk factors.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».