Assessment of cognitive and psychiatric disturbances in people with post-COVID-19 condition: a cross-sectional observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive and psychiatric symptoms have been increasingly reported after severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 infection, developing soon after infection and possibly persisting for several months. We aimed to study this syndrome and start implementing strategies for its assessment. METHODS: Consecutive patients, referred by the infectious disease specialist because of cognitive complaints after COVID-19, were neurologically evaluated. Neurological evaluation included a cognitive screening test (Montreal Cognitive Assessment, MoCA). Moreover, patients were invited to fill out a general symptom questionnaire and a self-administered multidimensional assessment of psychiatric symptoms, followed by a full psychiatric assessment if scores were above validated cutoffs. RESULTS: Of 144 referred patients, 101 (mean age 55.2±13.1, 63.4% females) completed the cognitive screening and the self-administered psychiatric questionnaire. Acute infection severity was low for most patients and the most common persisting symptoms were fatigue (92%), sleep problems (69.5%), and headache (52.4%). MoCA outlined cognitive deficits in ≥1 cognitive domain in 34% of patients, mainly in memory and attention. About 60% of patients presented depressive, anxiety, or stress-related symptoms. Psychiatric scale scores significantly correlated with overall symptom burden and MoCA score. No significant correlation was found between MoCA scores and overall symptom burden. CONCLUSION: We hypothesize that persistent cognitive complaints after COVID-19 might reflect a concomitant or reactive psychopathological condition, possibly coupled with an infection-related impact on cognitive functions. The application of a combined neurological and psychiatric assessment seems crucial to appraise the nature of post-COVID-19 condition.
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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 | 0,001 |
| 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 ».