Cognitive Impairment in Long COVID Patients Presenting with Psychiatric Sequelae: A Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) affects mental health, causing various psychiatric symptoms, including cognitive impairment, which may persist for a long time. To develop effective strategies for combating this global health burden, it is necessary to ascertain whether COVID-19 itself causes cognitive decline or whether other factors also play any role. Aim: To determine the prevalence of cognitive impairment in long COVID patients who present with post-COVID-19 psychiatric sequelae, and to investigate its association with socio-demographic factors, depression, anxiety, and stress. Materials and Methods: A cross-sectional study was conducted from July 2022 to June 2023 at a ‘Post-COVID Mental Health Clinic’ in a tertiary care medical college in Kolkata, India. A total of 204 subjects were selected through simple random sampling, aged between 18 and 65 years, of both sexes, who had recovered from COVID-19 more than three months but less than six months prior, and who presented with post-COVID-19 psychiatric sequelae, excluding those with a history of psychiatric disease before contracting COVID-19. The dependent variable, cognition, was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, while independent variables included socio-demographic factors, depression, anxiety, and stress, measured by the Depression Anxiety Stress Scale -21 (DASS-21) scores. The Chisquare test was used to find the association between cognition and socio-demographic variables and Pearson’s correlation test was applied to measure the association of cognition with depression, anxiety, and stress scores. Results: The prevalence of cognitive impairment was found to be 86.8%. Chi-square tests of association showed no significant association with socio-demographic factors. However, there was a significant correlation between the severity of depression (r-value=-0.337, p-value<0.001), anxiety (r-value=-0.275, p-value<0.001), and stress (r-value=-0.277, p-value<0.001) with cognitive impairment. When controlling for anxiety and stress, only depression showed a significant correlation (r-value=- 0.221, p-value=0.002). Simple linear regression indicated that the severity of depression significantly predicted the severity of cognitive impairment {R2 =0.114, F(1, 202)=25.88, p-value<0.001}. Conclusion: Cognitive impairment was found to be unrelated to socio-demographic factors, post-COVID-19 anxiety, or stress, except for post-COVID-19 depression, which was identified as a significant predictor of cognitive dysfunction in some patients. This suggests that COVID-19 infection itself may be the most important factor contributing to post-COVID-19 cognitive impairment in patients with post-COVID-19 psychiatric sequelae.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».