Cognitive Impairment and Risk Factors in Post-COVID-19 Hospitalized Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Numerous reports regarding cognitive deficits after the coronavirus disease 2019 (COVID-19), described as "brain fog," have been published. However, the clinical presentations and risk factors of post-COVID-19 cognitive impairment are controversial. This study aimed to assess (a) the prevalence of cognitive impairment after COVID-19 hospitalization, (b) characteristics of the cognitive deficits, (c) risk factors of post-COVID-19 cognitive impairment, and (d) comparison of cognitive function between post-COVID-19 patients and healthy people. Methods: The study comprised 34 SARS-CoV-2-infected patients, admitted to the Neurological Institute of Thailand during the peak of COVID-19 pandemic in 2021-2022. These patients came for neuropsychological and clinical evaluations at 2-week follow-up visit. The cognitive impairment and characteristics were measured by TMSE and MoCA. Clinical risk factors and post-COVID-19 cognitive impairment were assessed. The comparison of cognitive function in post-acute COVID-19 patients and 22 healthy controls was also performed. Results: The prevalence of post-COVID-19 cognitive impairment defined by a total MoCA score below 25 points was 61.76%. Years of education were the only predictive factors related to cognitive impairment. Our multivariate analysis revealed no statistical difference in cognitive outcomes between post-acute COVID-19 patients and healthy controls. Conclusion: This study showed a moderate prevalence of cognitive dysfunction after COVID-19 hospitalization similar to previous reports. However, there was no significant difference in cognitive measurements between these patients and healthy people. Whether SARS-CoV-2 infection causes cognitive dysfunction is a myth or fact that still has a long way to prove via further longitudinal study.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».