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Enregistrement W4400735242 · doi:10.1080/13854046.2024.2379508

Neuropsychological functioning after COVID-19: Minor differences between individuals with and without persistent complaints after SARS-CoV-2 infection

2024· article· en· W4400735242 sur OpenAlexaff
Anouk Verveen, Sander C.J. Verfaillie, Denise Visser, Dook W. Koch, Esmée Verwijk, Gert J. Geurtsen, Jeroen J. Roor, Brent Appelman, Ronald Boellaard, Caroline van Heugten, Janneke Horn, Hanneke E. Hulst, M.C.M. de Jong, Tanja A Kuut, Tessa van der Maaden, Yvonne M. G. van Os, Maria Prins, Johanna MA Visser-Meily, Michèle van Vugt, Cees C. van den Wijngaard, Pythia T. Nieuwkerk, Bart van Berckel, Nelleke Tolboom, Hans Knoop

Notice bibliographique

RevueThe Clinical Neuropsychologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakNeuropsychologyMedicineVirologyPsychologyClinical psychologyPsychiatryCognitionInternal medicineDiseaseOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: It is unclear how self-reported severe fatigue and difficulty concentrating after SARS-CoV-2 infection relate to objective neuropsychological functioning. The study aimed to compare neuropsychological functioning between individuals with and without these persistent subjective complaints. Method: Individuals with and without persistent severe fatigue (Checklist Individual Strength (CIS) fatigue ≥ 35) and difficulty concentrating (CIS concentration ≥ 18) at least 3 months after SARS-CoV-2 infection were included. Neuropsychological assessment was performed on overall cognitive functioning, attention, processing speed, executive functioning, memory, visuo-construction, and language (18 tests). T-scores −1.5 SD below population normative data (T ≤ 35) were classified as “impaired”. Results: 230 participants were included in the study, of whom 22 were excluded from the analysis due to invalid performance. Of the participants included in the analysis, 111 reported persistent complaints of severe fatigue and difficulty concentrating and 97 did not. Median age was 54 years, 59% (n = 126) were female, and participants were assessed a median of 23 months after first infection (IQR: 16–28). With bivariate logistic regression, individuals with persistent complaints had an increased likelihood of slower information processing speed performance on the Stroop word reading (OR = 2.45, 95%CI = 1.02–5.84) compared to those without persistent complaints. Demographic or clinical covariates (e.g. hospitalization) did not influence this association. With linear regression techniques, persistent complaints were associated with lower t-scores on the D2 CP, TMT B, and TMT B|A. There were no differences in performance on the other neuropsychological tests. Conclusions: Individuals with subjective severe fatigue and difficulty concentrating after COVID-19 do not typically demonstrate cognitive impairment on extensive neuropsychological testing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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