High Somatization Rates, Frequent Spontaneous Recovery, and a Lack of Organic Biomarkers in Post‐Covid‐19 Condition
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many patients report neuropsychiatric symptoms after SARS-CoV-2 infection. Data on prevalence of post-COVID-19 condition (PCC) vary due to the lack of specific diagnostic criteria, the report of unspecific symptoms, and reliable biomarkers. METHODS: PCC patients seen in a neurological outpatient department were followed for up to 18 months. Neurological examination, SARS-CoV-2 antibodies, Epstein-Barr virus antibodies, and cortisol levels as possible biomarkers, questionnaires to evaluate neuropsychiatric symptoms and somatization (Patient Health Questionnaires D [PHQ-D]), cognition deficits (Montreal Cognitive Assessment [MoCA]), sleep disorders (ISS, Epworth Sleepiness Scale [ESS]), and fatigue (FSS) were included. RESULTS: A total of 175 consecutive patients (78% females, median age 42 years) were seen between May 2021 and February 2023. Fatigue, subjective stress intolerance, and subjective cognitive deficits were the most common symptoms. Specific scores were positive for fatigue, insomnia, and sleepiness and were present in 95%, 62.1%, and 44.0%, respectively. Cognitive deficits were found in 2.3%. Signs of somatization were identified in 61%, who also had an average of two symptoms more than patients without somatization. Overall, 28% had a psychiatric disorder, including depression and anxiety. At the second visit (n = 92), fatigue (67.3%) and insomnia (45.5%) had decreased. At visit three (n = 43), symptom load had decreased in 76.8%; overall, 51.2% of patients were symptom-free. Biomarker testing did not confirm an anti-EBV response. SARS-CoV-2-specific immune reactions increased over time, and cortisol levels were within the physiological range. CONCLUSION: Despite high initial symptom load, 76.8% improved over time. The prevalence of somatization and psychiatric disorders was high. Our data do not confirm the role of previously suggested biomarkers in PCC patients.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».