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Enregistrement W4406621392 · doi:10.3390/v17010135

Evaluation of Cognitive Functions in People Living with HIV Before and After COVID-19 Infection

2025· article· en· W4406621392 sur OpenAlexaboutno aff
Dimitrios Basoulis, Elpida Mastrogianni, Irene Eliadi, Nikolaos Platakis, Dimitris Platis, Mina Psichοgiou

Notice bibliographique

RevueViruses · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineCognitionHuman immunodeficiency virus (HIV)Prospective cohort studyInternal medicineObservational studyPandemicGerontologyCognitive impairmentImmunologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cognitive function decline is a problem in aging people living with HIV (PLWHIV). COVID-19 infection is associated with neuropsychiatric manifestations that may persist. The aim of our study was to evaluate cognitive function in PLWHIV before and after COVID-19 infection. Methods: This was a prospective observational study conducted at “Laiko” General Hospital from July 2019 to July 2024. The Montreal Cognitive Assessment (MOCA) scale was used to evaluate cognitive functions. Results: 116 virally suppressed PLWHIV participated (mean age: 47.6 years, 91.4% male); 60 underwent repeated evaluation after the pandemic at a median interval of 3.1 years. The median MOCA score was 24 (22–26), with 35.3% scoring within normal limits. A negative correlation was observed between MOCA scores and age (ρ = −0.283, p = 0.002), but not with a CD4 count at diagnosis (ρ = 0.169, p = 0.071) or initial HIV RNA load (ρ = 0.02, p = 0.984). In the subgroup with repeated testing, MOCA was correlated with the CD4 count (ρ = 0.238, p = 0.069 in the first and ρ = 0.319, p = 0.014 second test). An improvement in performance was observed (median score increase from 24 to 25, p = 0.02). Conclusions: MOCA can detect early changes in cognitive function in PLWHIV. Further studies are required to determine the role of COVID-19 over time.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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