Brain Fog and Cognitive Dysfunction in Posttraumatic Stress Disorder: An Evidence-Based Review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The term "brain fog" has long been used both colloquially and in research literature in reference to various neurocognitive phenomenon that detract from cognitive efficiency. We define "brain fog" as the subjective experience of cognitive difficulties, in keeping with the most common colloquial and research use of the term. While a recent increase in use of this term has largely been in the context of the post-coronavirus-19 condition known as long COVID, "brain fog" has also been discussed in relation to several other conditions including mental health conditions such as post-traumatic stress disorder (PTSD). PTSD is associated with both subjective cognitive complaints and relative deficits on cognitive testing, but the phenomenology and mechanisms contributing to "brain fog" in this population are poorly understood. PTSD psychopathology across cognitive, affective and physiological symptom domains have been tied to "brain fog". Furthermore, dissociative symptoms common in PTSD also contribute to the experience of "brain fog". Comorbid physical and mental health conditions may also increase the risk of experiencing "brain fog" among individuals with PTSD. Considerations for the assessment of "brain fog" in PTSD as part of psychodiagnostic assessment are discussed. While standard psychological intervention for PTSD is associated with a reduction in subjective cognitive deficits, other cognitive interventions may be valuable when "brain fog" persists following PTSD remission or when "brain fog" interferes with treatment. Limitations of current research on "brain fog" in PTSD include a lack of consistent definition and operationalization of "brain fog" in the literature, as well as limited tools for measurement. Future research should address these limitations, as well as further evaluate the use of cognitive remediation as an intervention for "brain fog".
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 découle