НАРУШЕНИЯ КОГНИТИВНЫХ ФУНКЦИЙ У ПАЦИЕНТОВ, ПЕРЕНЕСШИХ COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Цель исследования – изучить когнитивные функции у пациентов, перенесших COVID-19. Материал и методы. В исследование включено 75 пациентов, перенесших COVID-19 и проходивших лечение в Клинике нервных болезней им. А.Я. Кожевникова по поводу основного заболевания: мигрень, головные боли напряжения, скелетно-мышечные боли в шее и спине. В основную группу вошли 49 пациентов (средний возраст – 48,86 ± 11,85 года), которые помимо проявлений основного заболевания предъявляли жалобы на ухудшение памяти, быструю утомляемость и снижение работоспособности, трудности при концентрации внимания, тревогу, сниженный фон настроения, апатию, возникшие впервые во время, сразу по окончании или в течение 2 месяцев после перенесенной коронавирусной инфекции (КИ), что соответствовало критериям постковидного синдрома (ПКС). Группу сравнения составили 26 пациентов (средний возраст – 42 ± 14 лет), предъявлявших жалобы только в рамках основных заболеваний и не отмечавших каких-либо изменений в их течении после перенесенной КИ. Для объективной оценки когнитивных нарушений (КН) применяли Монреальскую шкалу, концентрации внимания – тест Мюнстерберга, эмоциональных нарушений – шкалу Спилбергера–Ханина и шкалу депрессии Бека, астении – субъективную шкалу оценки астении (MFI-20). Результаты. Пациенты с признаками ПКС характеризуются высоким уровнем личностной тревожности, наличием депрессивной и астенической симптоматики, а также в большей степени субъективными КН, которые представлены преимущественно снижением концентрации внимания и беглости речи. У 27% пациентов выявлены умеренные КН. Пол и тяжесть течения КИ не влияют на наличие КН. Корреляционной связи между выраженностью эмоциональных, астенических нарушений и когнитивной сферой не обнаружено. Заключение. КН – одно из главных проявлений ПКС. Необходимо продолжать наблюдение за пациентами с объективизированными КН, чтобы проследить их динамику, выявить факторы, влияющие на их обратимость или прогрессирование. Objective: to investigate cognitive function in patients after COVID-19. Material and methods. The study included 75 patients undergoing treatment at the A.Ya. Kozhevnikov Clinic of Nervous Diseases for their underlying disease: migraine, tension headaches, musculoskeletal pain in the neck and back, who had recovered from COVID-19. The main group included 49 patients (average age 48.86 ± 11.85 years). In addition to the manifestations of the underlying disease, patients complained of memory impairment, fatigue and decreased performance, difficulties with concentrating, anxiety, low mood, apathy that occurred for the first time during, immediately after or within 2 months after transferred coronavirus infection (CI), which met the criteria for post-covid syndrome (PCS). The comparison group included 26 patients (average age 42 ± 14 years). Patients from the comparison group presented complaints only about their main diseases, they did not note any changes in their course due to the transferred CI. For objective assessment of cognitive impairments, the Montreal scale was used, concentration of attention – the Munsterberg test, emotional disorders – the Spielberger–Khanin scale and the Beck Depression Inventory, asthenia – the subjective asthenia assessment scale (MFI-20). Results. Patients with signs of PCS are characterized by a high level of personal anxiety, the presence of depressive and asthenic symptoms, as well as to a greater extent, subjective cognitive impairment, which is represented mainly by a decrease in concentration and verbal fluency. In 27% of patients, moderate cognitive impairment was detected. Gender and the severity of CI do not affect the presence of cognitive impairment. No correlation was found between the expression of emotional, asthenic disorders and the cognitive sphere. Conclusion. Cognitive impairment is one of the main manifestations of PCS. It is necessary to continue observation of patients with objective cognitive impairment to trace their dynamics, to identify factors influencing their reversibility or progression.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,017 |
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 ».