0300 A prospective follow-up study of Covid’s effects on Sleep and Cognition in post-acute period in a primarily minority population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Long Covid, the post-acute sequelae of COVID-19, has evolved in recent months into a recognized spectrum of manifestations that persist after acute Covid-19 illness. Despite over 2 years of information since the start of the pandemic, data remains limited on the effect Long Covid may have on sleep and cognition. This study aims to assess the association between COVID-19 infection and sleep impairment in the post-acute period. Methods A total of 747 patients were identified from hospitalized COVID-19 patient records at Howard University Hospital between Feb 2020 and May 2021. 285 of these patients were interviewed by the research team 6-12 months after their initial infection. Sleep symptoms were collected via a questionnaire from 125 patients (64% African American, 34% Hispanic) to include the following four data points: difficulty falling asleep, worsened sleep quality, daytime somnolence (since COVID-19 occurrence) and the number of hours of sleep in 24 hours. In addition, a cognitive assessment was also conducted via a Mini-MOCA questionnaire(n=103 patients, 59% African American, 35% Hispanic). Of note, all sleep questionnaire participants did not report pre-COVID-19 sleep issues concerns. We looked for any associations between multiple clinical variables, sleep disturbance, and abnormal MOCA scores using proper statistical methods such as t-tests, chi-square tests, univariate and multivariable logistic regression. Results Out of the 285 respondents to the interview, 28 of 125 completing sleep assessments declared sleep disturbance symptoms, and 79 of 103 completing Mini-Moca assessments had an abnormal Mini-MOCA score. Patients with sleep disturbance symptoms were further analyzed and a significant association was identified between sleep disturbance and the following variables: increase in age (p=0.046), Diabetes Miletus diagnosis (p=0.009), elevated troponin level on admission (p< 0.05), ARB use during hospitalization (p=0.006), ICU admission during hospitalization (p< 0.05), and exposure to ECMO (p=0.011). Not surprisingly, sleep disturbance had a significant association with reduced total sleeping hours in 24 hr period (p< 0.0001). Conclusion Preliminary findings indicate the presence of sleep disturbance on longitudinal follow-up of patients previously infected with SARS-CoV-2. Additionally, we found a significant association between sleep disturbance in COVID-19 patients with many variables. Larger studies are required to further analyze these associations. Support (if any)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».