Impact of elevated body mass index (BMI) on cognitive functioning and inflammation in persons with post-COVID-19 condition: a secondary analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Individuals who have recovered from the acute stage of SARS-CoV-2 infection may be at risk of developing post-COVID-19 condition (PCC), characterised by a spectrum of persisting, non-specific, and functionally impairing symptoms across multiple organ systems. Obesity has been implicated as a risk factor for PCC, mediated by chronic systemic inflammation. The foregoing has also been separately reported to mediate cognitive dysfunction in PCC. Methods: This is a post-hoc analysis of a randomised, double-blinded, placebo-controlled clinical trial evaluating vortioxetine treatment for cognitive impairments in persons with PCC who received vortioxetine or placebo for eight weeks. This analysis comprises baseline data, examining the impact of BMI on cognitive functioning measured by the Digit Symbol Substitution Test (DSST) and Trails Making Tests (TMT)-A/B, as well as inflammation, via serum c-reactive protein (CRP) and erythrocyte sedimentation rate (ESR). Results: Complete data from 70 participants were statistically analysed and adjusted for age and sex. BMI was negatively correlated with performance on the DSST ( β = −0.003, p = 0.047), TMT-A ( β = −0.006, p = 0.025), and TMT-B ( β = −0.006, p = 0.002). BMI was positively correlated with serum CRP (unstandardized β = 0.193, standardized β = 0.612, p < 0.001) and ESR ( β = 0.039, p < 0.001) levels. Conclusion: We observed a significant negative correlation between BMI and cognitive functioning, and a significant positive correlation between BMI and inflammation in persons with PCC, suggesting a bidirectional interplay between BMI, PCC, and cognitive function; individuals with an elevated BMI may be at a greater risk of developing PCC and/or presenting with greater cognitive deficits mediated by chronic systemic inflammation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».