Central nervous system biomarkers GFAp and NfL associate with post-acute cognitive impairment and fatigue following critical COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
A high proportion of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) experience post-acute COVID-19, including neuropsychiatric symptoms. Objective signs of central nervous system (CNS) damage can be investigated using CNS biomarkers such as glial fibrillary acidic protein (GFAp), neurofilament light chain (NfL) and total tau (t-tau). We have examined whether CNS biomarkers can predict fatigue and cognitive impairment 3-6 months after discharge from the intensive care unit (ICU) in critically ill COVID-19 patients. Fifty-seven COVID-19 patients admitted to the ICU were included with analysis of CNS biomarkers in blood at the ICU and at follow up. Cognitive dysfunction and fatigue were assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Multidimensional Fatigue inventory (MFI-20). Elevated GFAp at follow-up 3-6 months after ICU discharge was associated to the development of mild cognitive dysfunction (p = 0.01), especially in women (p = 0.005). Patients who experienced different dimensions of fatigue at follow-up had significantly lower GFAp in both the ICU and at follow-up, specifically in general fatigue (p = 0.009), physical fatigue (p = 0.004), mental fatigue (p = 0.001), and reduced motivation (p = 0.001). Women showed a more pronounced decrease in GFAp compared to men, except for in mental fatigue where men showed a more pronounced GFAp decrease compared to women. NfL concentration at follow-up was lower in patients who experienced reduced motivation (p = 0.004). Our findings suggest that GFAp and NfL are associated with neuropsychiatric outcome after critical COVID-19.Trial registration The study was registered à priori (clinicaltrials.gov: NCT04316884 registered on 2020-03-13 and NCT04474249 registered on 2020-06-29).
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».