Impacts of metabolic disruption, body mass index and inflammation on cognitive function in post-COVID-19 condition: a randomized controlled trial on vortioxetine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-COVID-19 Condition (PCC), as defined by the World Health Organization (WHO), currently lacks any regulatory-approved treatments and is characterized by persistent and debilitating cognitive impairment and mood symptoms. Additionally, metabolic dysfunction, chronic inflammation and the associated risks of elevated body mass index (BMI) have been reported. In this study, we aim to investigate the efficacy of vortioxetine in improving cognitive deficits in individuals with PCC, accounting for the interaction of metabolic dysfunction, elevated inflammation and BMI. METHODS: This is a post-hoc analysis of an 8-week randomized, double-blind, placebo-controlled trial that was conducted among adults aged 18 years and older living in Canada who were experiencing WHO-defined PCC symptoms. The recruitment of participants began in November 2021 and concluded in January 2023. A total of 200 individuals were enrolled, where 147 were randomized in a 1:1 ratio to receive either vortioxetine (5-20 mg, n = 73) or placebo (n = 74) for daily treatment under double-blind conditions. The primary outcome measure was the change in the Digit Symbol Substitution Test (DSST) score from baseline to endpoint. RESULTS: = 11.967, p = 0.018) on cognitive function. Moreover, the between-group analysis showed a significant improvement with vortioxetine at endpoint (mean difference = 0.621, SEM = 0.313, p = 0.047). CONCLUSION: Overall, vortioxetine demonstrated significant improvements in cognitive deficits among individuals with baseline markers of metabolic dysfunction, elevated inflammation and higher BMI at endpoint as compared to placebo. TRIAL REGISTRATION: NCT05047952 (ClinicalTrials.gov; Registration Date: September 17, 2021).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle