Sex and age affect acute and persisting COVID-19 illness
Notice bibliographique
Résumé
Long COVID is associated with neurological and neuropsychiatric manifestations. We conducted an observational study on 97 patients with prior SARS-CoV-2 infection and persisting cognitive complaints that presented to the University Health Network Memory Clinic between October 2020 and December 2021. We assessed the main effects of sex, age, and their interaction on COVID-19 symptoms and outcomes. We also examined the relative contribution of demographics and acute COVID-19 presentation (assessed retrospectively) on persistent neurological symptoms and cognition. Among our cohort, males had higher hospitalization rates than females during the acute COVID-19 illness (18/35 (51%) vs. 15/62 (24%); P = .009). Abnormal scores on cognitive assessments post-COVID were associated with older age (AOR = 0.84; 95% CI 0.74-0.93) and brain fog during initial illness (AOR = 8.80; 95% CI 1.76-65.13). Female sex (ARR = 1.42; 95% CI 1.09-1.87) and acute shortness of breath (ARR = 1.41; 95% CI 1.09-1.84) were associated with a higher risk of experiencing more persistent short-term memory symptoms. Female sex was the only predictor associated with persistent executive dysfunction (ARR = 1.39; 95% CI 1.12-1.76) and neurological symptoms (ARR = 1.66; 95% CI 1.19-2.36). Sex differences were evident in presentations and cognitive outcomes in patients with long COVID.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».