Long-Term Functional Limitations and Predictors of Recovery After COVID-19: A Multicenter Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited data exist on post-severe COVID-19 functional trajectory, particularly considering premorbid status. We characterized 1-year functional recovery post-hospitalization for COVID-19, highlighting predictors of long-term recovery. METHODS: We enrolled adult patients with lab-confirmed SARS-CoV-2 infection and hospitalized for COVID-19 sequelae, from five major Ontario, Canada hospitals in a prospective cohort study. Assessments included telephone interviews on admission followed by telephone and in-person assessments at 3-, 6-, 9-, and 12-months post-discharge. The Activity-Measure for Post-Acute Care (AM-PAC) Mobility and Cognition scales were administered at baseline and every 3 months for 1 year. Secondary outcomes included symptoms, spirometry, physical performance, dyspnea, fatigue, distress, anxiety and depression, and quality of life. RESULTS: A total of 254 patients (57.1% male) with a mean age of 60.0 (±13.1) years and an average hospital stay of 14.3 (±19.7) days agreed to participate. At 12 months, 55.3% demonstrated clinically important deficits in mobility and 38.8% had cognitive deficits compared to premorbid levels. Fatigue was reported in 44.2%, followed by difficulty walking long distances in 35.8% and dyspnea in 33.0%. Almost 40% of patients had an FEV1(% Pred) < 80% at 12 months, 60.3% had impairments in physical performance, and 44.5% had problems with anxiety or depression. Predictors of better mobility at 12 months included higher premorbid mobility status, male sex, shorter hospital stay, fewer comorbidities, and higher FEV1 (% pred) at the 3-month follow-up. CONCLUSIONS: Our study provides compelling evidence of the long-term impact of COVID-19 on functional and cognitive status 1-year post-infection.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».