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Enregistrement W4388495828 · doi:10.2147/jmdh.s432969

Cognitive Dysfunction in Hospitalized Patient with Moderate-to-Severe COVID-19: A 1-Year Prospective Observational Study

2023· article· en· W4388495828 sur OpenAlexaboutno aff
Mihaela-Camelia Vasile, Claudiu Ionuț Vasile, Anca-Adriana Arbune, Alexandru Nechifor, Manuela Arbune

Notice bibliographique

RevueJournal of Multidisciplinary Healthcare · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CognitionProspective cohort studyIntensive care medicinePediatricsPsychiatryInternal medicinePathologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To screen the neurocognitive impairment persistent post-COVID-19. Patients and Methods: We assessed the neuropsychiatric disorders associated with COVID-19 in a prospective study, by "Mini-Mental State Examination" (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) questionnaires, applied in the discharge to COVID-19 hospitalized patients for moderate and severe forms of disease. They were followed-up in 6 and 12 months. Results: The tests were performed in the baseline and were reevaluated after 6 and 12 months. Baseline cognitive dysfunction was found in 12.4% of patients, according to the MMSE test and in 19.7% by the MoCA scores. Overall cognitive dysfunction in COVID-19 was returned to normal after 6 months, although some tasks are more severe and persistently impaired, such as attention, concentration, short memory, and execution skills. The male gender and the degree of hypoxia, related to the severity of COVID-19 infection, were related to cognitive dysfunction in the study group. Conclusion: Cognitive domain impairments related to COVID-19 could persist over 6 months post-acute infectious episode requiring systematic screening for early diagnosis of progressive brain pathologies and rehabilitation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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