Specificity of cognitive dysfunction in the context of post-COVID syndrome in patients with acute cerebrovascular lesions
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the specificity of cognitive dysfunction in patients with acute cerebrovascular lesions in the context of post-COVID syndrome and the development of methods for assessing their impact on quality of life. The scientific studies that analyze the dynamics of cognitive functions depending on the severity of COVID-19, methods of ventilation therapy and the age of patients are considered. It has also been found that acute and chronic stress related to COVID-19 can affect the activation of inflammatory processes and worsen the symptoms of depression. The study was carried out using a number of neuropsychological tests, including the Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), 10-word test, Schulte tables, paired associates learning test, which allowed for a comprehensive assessment of cognitive disorders and their impact on patients’ quality of life. Individuals with cerebrovascular disease who recovered from COVID-19 were found to have moderate to severe cognitive impairment compared to controls. Attention and executive functions were particularly often impaired, while delayed and recognition memory were less affected. Analysis using the MMSE and MoCA confirmed the higher sensitivity of the MoCA in detecting minor changes in cognitive functioning, which helps in the diagnosis of cognitive impairment in patients with cerebrovascular disease after COVID-19. There was a need for long-term monitoring and timely treatment of cognitive impairment, as most patients continued to exhibit cognitive dysfunction within six months of recovery. The results of the study indicate the need for further research to assess the long-term impact of SARS-CoV-2 on cognitive functions and the development of effective treatment strategies using neuropsychological support and cognitive training.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».