EXPLORANDO OS EFEITOS NEUROLÓGICOS PÓS COVID-19: UMA REVISÃO NARRATIVA DA LITERATURA
Notice bibliographique
Résumé
Introdução: A pandemia de COVID-19, iniciada em dezembro de 2019, desencadeou desafios significativos, incluindo o reconhecimento e tratamento das suas sequelas neurológicas. Estudos indicam uma associação entre o vírus SARS-CoV-2 e sintomas neurológicos graves, como anosmia, cefaléia e alterações do estado mental. Objetivo: Este estudo propõe uma análise abrangente das sequelas neurológicas, visando melhorar o entendimento e o manejo clínico dessas complicações. Desenvolvimento: A anosmia, a perda do olfato, é um sintoma comum do COVID-19, afetando cerca de 44,1% dos pacientes. Embora geralmente temporária, sua incidência varia globalmente, sendo menor na Ásia Oriental. Na COVID-19, a anosmia pode surgir devido a obstrução mecânica ou lesões nos neurônios sensoriais. Estudos indicam que a maioria dos pacientes se recupera em 1-3 semanas, mas alguns podem enfrentar perda prolongada. Parosmia e fantosmia, distorções olfativas, afetam até 56% dos pacientes, impactando a qualidade de vida. O tratamento inclui terapia de treinamento olfativo e irrigação nasal. A COVID prolongada pode causar comprometimento cognitivo, afetando a concentração e agravando condições neurodegenerativas como Alzheimer e Parkinson. A idade avançada e as comorbidades aumentam o risco. A COVID também está associada à cefaléia, especialmente em mulheres, e à encefalopatia, levando a alterações mentais. O vírus pode aumentar a coagulação sanguínea, aumentando o risco de AVC isquêmico ou hemorrágico. O tratamento envolve terapia anticoagulante e prevenção de fatores de risco. Conclusão: A pandemia de COVID-19 apresenta desafios neurológicos, como a anosmia e o comprometimento neurocognitivo. Pacientes com doenças neurodegenerativas enfrentam riscos aumentados. Estratégias preventivas, como vacinação e controle da hipercoagulabilidade, são cruciais para mitigar o impacto neurológico da doença e alcançar melhores resultados para os pacientes.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».