Factors associated with older adults’ cognitive decline 6 months after gamma-variant SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
Background Cognitive deficits are commonly reported after COVID-19 recovery, but little is known in the older population. This study aims to investigate possible cognitive damage in older adults 6 months after contracting COVID-19, as well as individual risk factors. Methods This cross-sectional study involved 70 participants aged 60–78 with COVID-19 6 months prior and 153 healthy controls. Montreal Cognitive Assessment—Basic (MoCA-B) screened for cognitive impairment; Geriatric Depression Scale and Geriatric Anxiety Inventory screened for depression and anxiety. Data were collected on demographics and self-reports of comorbid conditions. Results The mean age of participants was 66.97 ± 4.64 years. A higher proportion of individuals in the COVID group complained about cognitive deficits (χ2 = 3.574; p = 0.029) and presented with deficient MoCA-B scores (χ2 = 6.098, p = 0.014) compared to controls. After controlling for multiple variables, all the following factors resulted in greater odds of a deficient MoCA-B: COVID-19 6-months prior (OR, 2.44; p = 0.018), age (OR, 1.15; p < 0.001), lower income (OR, 0.36; p = 0.070), and overweight (OR, 2.83; p = 0.013). Further analysis pointed to individual characteristics in COVID-19-affected patients that could explain the severity of the cognitive decline: age (p = 0.015), lower income (p < 0.001), anxiety (p = 0.049), ageusia (p = 0.054), overweight (p < 0.001), and absence of cognitively stimulating activities (p = 0.062). Conclusion Our study highlights a profile of cognitive risk aggravation over aging after COVID-19 infection, which is likely mitigated by wealth but worsened in the presence of overweight. Ageusia at the time of acute COVID-19, anxiety, being overweight, and absence of routine intellectual activities are risk factors for more prominent cognitive decline among those infected by 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».