Brain hypoxia, neurocognitive impairment, and quality of life in people post-COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Systemic hypoxia occurs in COVID-19 infection; however, it is unknown if cerebral hypoxia occurs in convalescent individuals. We have evidence from other conditions associated with central nervous system inflammation that hypoxia may occur in the brain. If so, hypoxia could reduce the quality of life and brain function. This study was undertaken to assess if brain hypoxia occurs in individuals after recovery from acute COVID-19 infection and if this hypoxia is associated with neurocognitive impairment and reduced quality of life. Methods Using frequency-domain near-infrared spectroscopy (fdNIRS), we measured cerebral tissue oxygen saturation (S t O 2 ) (a measure of hypoxia) in participants who had contracted COVID-19 at least 8 weeks prior to the study visit and healthy controls. We also conducted neuropsychological assessments and health-related quality of life assessments, fatigue, and depression. Results Fifty-six percent of the post-COVID-19 participants self-reported having persistent symptoms (from a list of 18), with the most reported symptom being fatigue and brain fog. There was a gradation in the decrease of oxyhemoglobin between controls, and normoxic and hypoxic post-COVID-19 groups (31.7 ± 8.3 μM, 27.8 ± 7.0 μM and 21.1 ± 7.2 μM, respectively, p = 0.028, p = 0.005, and p = 0.081). We detected that 24% of convalescent individuals’ post-COVID-19 infection had reduced S t O 2 in the brain and that this relates to reduced neurological function and quality of life. Interpretation We believe that the hypoxia reported here will have health consequences for these individuals, and this is reflected in the correlation of hypoxia with greater symptomology. With the fdNIRS technology, combined with neuropsychological assessment, we may be able to identify individuals at risk of hypoxia-related symptomology and target individuals that are likely to respond to treatments aimed at improving cerebral oxygenation.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».