Cognitive assessment in patients with acute COVID-19: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Many reports have revealed a high percentage of patients suffering from cognitive impairment due to COVID-19. However, data are limited at the acute phase of COVID-19. We investigated cognitive functions using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in mild COVID-19 patients compared with non-COVID-19 patients within 5 days after the initial respiratory symptoms of infection. Materıals and Methods: 113 patients with mild COVID-19 and 109 age- and sex-matched controls were enrolled in this prospective cross-sectional study. Cognitive functions were evaluated using the MoCA. Results: We found that the MoCA scores were significantly lower in the COVID-19 patients than in the controls (P < 0.001). Compared with the controls, we found point deficits within some MoCA items such as visuospatial (P < 0.001), memory (P = 0.017), and attention (P < 0.048) domains. In the multivariate model, female sex (2.06 [1.02–4.16], P = 0.044), low education level (150.05 [5.16–43.90], P < 0.001), high fasting blood glucose level (0.98 [0.96–1.00], P = 0.043), and the presence of COVID-19 (24.24 [9.52–61.72], P < 0.001) were independently associated with cognitive impairment (OR, 95% CI). Conclusion: We detected cognitive dysfunction, involving the visuospatial domain, memory, and attention, during the acute phase in patients with mild COVID-19.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».