Resting-state neural dynamics changes in older adults with post-COVID syndrome and the modulatory effect of cognitive training and sex
Notice bibliographique
Résumé
Post-COVID syndrome manifests with numerous neurological and cognitive symptoms, the precise origins of which are still not fully understood. As females and older adults are more susceptible to developing this condition, our study aimed to investigate how post-COVID syndrome alters intrinsic brain dynamics in older adults and whether biological sex and cognitive training might modulate these effects, with a specific focus on older females. The participants, aged between 60 and 75 years, were divided into three experimental groups: healthy old female, post-COVID old female and post-COVID old male. They underwent an adaptive task-switching training protocol. We analysed multiscale entropy and spectral power density of resting-state EEG data collected before and after the training to assess neural signal complexity and oscillatory power, respectively. We found no difference between post-COVID females and males before training, indicating that post-COVID similarly affected both sexes. However, cognitive training was effective only in post-COVID females and not in males, by modulating local neural processing capacity. This improvement was further evidenced by comparing healthy and post-COVID females, wherein the latter group showed increased finer timescale entropy (1-30 ms) and higher frequency band power (11-40 Hz) before training, but these differences disappeared following cognitive training. Our results suggest that in older adults with post-COVID syndrome, there is a pronounced shift from more global to local neural processing, potentially contributing to accelerated neural aging in this condition. However, cognitive training seems to offer a promising intervention method for modulating these changes in brain dynamics, especially among females.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».