Neuropsychiatric Symptoms and Psychotropic Medication Use Following SARS-Cov-2 Infection Among Elderly Residents in Long-Term Care Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: SARS-CoV-2 infection can lead to persistent post-acute neuropsychiatric symptoms. Older adults with multimorbidity may be at increased risk of post-acute symptoms after COVID-19. The goals of the present study were to assess the associations of SARS-CoV-2 infection with neuropsychiatric symptoms and psychotropic medication prescription among older adults living in long-term care facilities. Methods: Nursing home residents (n=111) participated in this three-month longitudinal study. Nurse ratings of neuropsychiatric symptoms were conducted at baseline and at the three-month follow-up. SARS-CoV-2 infection status and psychotropic medication prescription were extracted from a medical chart review. Results: About 73.9% of participants were infected with SARS-CoV-2 on average 480.49 (SD= 228) days before study enrollment. There were no significant changes in neuropsychiatric symptoms during the study follow-up period. Participants with a SARS-CoV-2 infection had more agitation compared to those who were never infected. However, this effect disappeared after adjusting for age, sex, history of psychiatric disorder, neurocognitive status, and multimorbidity. Participants with SARS-CoV-2 had a higher number of psychotropic medication prescription. This effect was driven by increased use of antidepressants and antipsychotic medications. Conclusion: Both acute and short-term neuropsychiatric symptoms associated with COVID-19 may contribute to long-term psychoactive polypharmacy among older adults living in long-term facilities.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».