Long-term consequences of COVID-19 on sleep, mental health, fatigue, and cognition: a preliminary study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Post-COVID-19 Syndrome (PCS) is defined as symptoms persisting beyond 12 weeks from the onset of symptoms. Notably, COVID-19 has been associated with long-term effects on the brain and mental health. This cross-sectional study aims to investigate depression, fatigue, sleep quality, and cognitive dysfunction, particularly working memory, in individuals with PCS compared to a healthy control group. MATERIAL AND METHODS: Between April and December 2021, 45 COVID-19 individuals and 60 healthy individuals met the eligibility criteria. Demographic information and the Montreal Cognitive Assessment were collected. Two visual working memory tasks, Delayed Match-to-Sample (DMS) and n-back, were performed, along with self-report questionnaires: Beck Depression Inventory, Modified Fatigue Impact Scale, and Pittsburgh Sleep Quality Index. RESULTS: A total of 105 participants were enrolled. Findings reveal that the PCS group exhibited notably higher levels of cognitive impairment (13.3% vs. 1.6%, p = 0.04), depression (53.9% vs. 25.9%, p = 0.03), and sleep disturbances (53.9% vs. 18.6%, p = 0.01) compared to the healthy control group. Sleep latency and sleep duration were particularly affected. No significant differences in working memory function were observed between the two groups (p = 0.90 for DMS and p = 0.98 for n-back). CONCLUSION: The study highlights the higher prevalence of sleep disturbance, depression, and cognitive impairment in the PCS phase, with inflammation likely playing a significant role. Moreover, the study suggests that untreated depression and sleep disturbances may pose long-term risks for dementia. Understanding the underlying mechanisms is crucial for developing effective interventions and support for individuals recovering from the infection. Prospective longitudinal studies with larger and more diverse samples are warranted to confirm and expand upon these findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».