Updates on the neurological manifestations of SARS-CoV-2 infection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Since its emergence in 2020, the COVID-19 pandemic has created a global surge of survivors experiencing neurologic effects from SARS-CoV-2 infection. This review aims to provide an updated synthesis of the acute and chronic neurological manifestations of COVID-19, and to outline the current therapeutic strategies for these conditions. RECENT FINDINGS: Epidemiological studies have shown that COVID-19 patients with neurological symptoms during acute infection tend to have poorer hospital and functional outcomes. While the risk of adverse neurologic symptoms including cognitive dysfunction, headache, autonomic dysfunction, and chronic fatigue are thought to be greatest following infection with the original SARS-CoV-2 strain and its alpha variant, they remain prevalent after infection with subsequent less virulent strains as well. Some recent work has also found a link between SARS-CoV-2 and structural brain changes. However, ongoing trials show promising results for pharmacologic and nonpharmacologic treatments targeting the postacute neurological sequelae of COVID-19. SUMMARY: Lingering neurological manifestations after COVID-19 still pose considerable individual, healthcare system, and socioeconomic repercussions. Both preventive and multimodal treatment approaches are necessary to address these conditions. Further research is required to assess the lasting impacts of SARS-CoV-2 on the nervous system, particularly its potential contribution to the development of neurodegenerative diseases.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».