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Enregistrement W4396785839 · doi:10.1016/j.lanwpc.2024.101086

Brain abnormalities in survivors of COVID-19 after 2-year recovery: a functional MRI study

2024· article· en· W4396785839 sur OpenAlexaboutno aff
Yimiao Zhao, Qiongdan Liang, Zhendong Jiang, Huan Mei, Na Zeng, Sizhen Su, Shanshan Wu, Yinghong Ge, Peng Li, Xiao Lin, Kai Yuan, Le Shi, Wei Yan, Xiaoxing Liu, Jie Sun, Weijian Liu, Guido van Wingen, Yujun Gao, Yiqing Tan, Yi Hong, Yu Lu, Ping Wu, Xiujun Zhang, Yongxiang Wang, Jie Shi, Yumei Wang, Lin Lu, Xiangyou Li, Yanping Bao

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Western Pacific · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaPeking UniversityNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakInternal medicinePathologyDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A variety of symptoms, particularly cognitive, psychiatric and neurological symptoms, may persist for a long time among individuals recovering from COVID-19. However, the underlying mechanism of these brain abnormalities remains unclear. This study aimed to investigate the long-term neuroimaging effects of COVID-19 infection on brain functional activities using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). Methods: Fifty-two survivors 27 months after infection (mild-moderate group: 25 participants, severe-critical: 27 participants), from our previous community participants, along with 35 healthy controls, were recruited to undergo fMRI scans and comprehensive cognitive function measurements. Participants were evaluated by subjective assessment of Cognitive Failures Questionnaire-14 (CFQ-14) and Fatigue Scale-14 (FS-14), and objective assessment of Montreal Cognitive Assessment (MoCA), N-back, and Simple Reaction Time (SRT). Each had rs-fMRI at 3T. Measures such as the amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF), fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF), and regional homogeneity (ReHo) were calculated. Findings: Compared with healthy controls, survivors of mild-moderate acute symptoms group and severe-critical group had a significantly higher score of cognitive complains involving cognitive failure and mental fatigue. However, there was no difference of cognitive complaints between two groups of COVID-19 survivors. The performance of three groups was similar on the score of MoCA, N-back and SRT. The rs-fMRI results showed that COVID-19 survivors exhibited significantly increased ALFF values in the left putamen (PUT.L), right inferior temporal gyrus (ITG.R) and right pallidum (PAL.R), while decreased ALFF values were observed in the right superior parietal gyrus (SPG.R) and left superior temporal gyrus (STG.L). Additionally, decreased ReHo values in the right precentral gyrus (PreCG.R), left postcentral gyrus (PoCG.L), left calcarine fissure and surrounding cortex (CAL.L) and left superior temporal gyrus (STG.L). Furthermore, significant negative correlations between the ReHo values in the STG.L, and CFQ-14 and mental fatigue were found. Interpretation: This long-term study suggests that individuals recovering from COVID-19 continue to experience cognitive complaints, psychiatric and neurological symptoms, and brain functional alteration. The rs-fMRI results indicated that the changes in brain function in regions such as the putamen, temporal lobe, and superior parietal gyrus may contribute to cognitive complaints in individuals with long COVID even after 2-year infection. Funding: The National Programs for Brain Science and Brain-like Intelligence Technology of China, the National Natural Science Foundation of China, Natural Science Foundation of Beijing Municipality of China, and the National Key Research and Development Program of China.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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