Impact of SARS-CoV-2 Infection on Essential Tremor: A Retrospective Clinical and Kinematic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the past few years, SARS-CoV-2 infection has substantially impacted public health. Alongside respiratory symptoms, some individuals have reported new neurological manifestations or a worsening of pre-existing neurological conditions. We previously documented two cases of essential tremor (ET) who experienced a deterioration in tremor following SARS-CoV-2 infection. However, the effects of SARS-CoV-2 on ET remain largely unexplored. This study aims to evaluate the impact of SARS-CoV-2 infection on a relatively broad sample of ET patients by retrospectively comparing their clinical and kinematic data collected before and after the exposure to SARS-CoV-2. We surveyed to evaluate the impact of SARS-CoV-2 infection on tremor features in ET. Subsequently, we retrospectively analysed clinical and kinematic data, including accelerometric recordings of postural and kinetic tremor. We included 36 ET patients (14 females with a mean age of 71.1 ± 10.6 years). Among the 25 patients who reported SARS-CoV-2 infection, 11 (44%) noted a subjective worsening of tremor. All patients reporting subjective tremor worsening also exhibited symptoms of long COVID, whereas the prevalence of these symptoms was lower (50%) in those without subjective exacerbation. The retrospective analysis of clinical data revealed a tremor deterioration in infected patients, which was not observed in non-infected patients. Finally, kinematic analysis revealed substantial stability of tremor features in both groups. The study highlighted a potential correlation between the SARS-CoV-2 infection and clinical worsening of ET. Long COVID contributes to a greater impact of tremor on the daily life of ET patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».