Five Years of Long COVID Syndrome: An Updated Review on Cardiometabolic and Psychiatric Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Five years after the outbreak of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, there is still a significant number of people who have survived COVID-19 but never fully recovered from the disease. They go through an odyssey of doctor visits and a multitude of diagnostic tests, which ultimately do not provide concrete correlations and answers to the question of how exactly long COVID (LC) affects both physical and mental health, and performance. Often, not even highly technical and highly specialized methods, such as cardiac magnetic resonance imaging (MRI), can provide further explanation. Various research efforts continue to investigate the causes, effects and possible treatments of LC, particularly its impact on cognition and mental health. Patients with LC may experience persistent symptoms, but new symptoms also occur. Based on available studies, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) does not only affect the pulmonary system, but nearly every major system and organ, from the brain and heart to the kidneys and immune system. What mechanisms could explain the persistent symptoms of LC and the inadequate recovery? How valuable is an early internal and neurological examination, particularly in the context of psychotherapy? In this review, we examined which factors could contribute to the persistence of LC symptoms and to what extent mitochondrial impairment by LC can explain the symptoms of LC.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».