Multidimensional Characterization of Long COVID Fatigue
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We performed a multidimensional analysis of mood, cognition, sleep and circadian rhythms in patients with post-acute sequelae of SARS-CoV-2 infection (PASC) with the objective of characterizing the phenotype of PASC fatigue. METHODS: We recruited adult patients from a Neuro-COVID-19 Clinic with persistence of disabling symptoms beyond 6 weeks from acute infection. Self-reported symptoms were assessed with Patient-Reported Outcomes Measurement Information System instruments. We evaluated cognitive performance using NIH Toolbox measures and assessed sleep and rest-activity rhythms by 7 days of wrist actigraphy. We performed level 2 polysomnography in a subset of 20 participants. RESULTS: We studied 58 participants: 83% White, 59% female and 91% not hospitalized for COVID-19. Fatigue severity was significantly correlated with worse self-reported cognitive abilities but not with objectively measured cognitive performance and with greater depression symptoms, several rest-activity rhythm and light exposure disruption measures, and greater actigraphy measured sleep time and time in bed. A multivariable model found significant, independent associations between fatigue severity and subjective cognitive abilities, depression symptoms, and rest-activity rhythm disruption. CONCLUSIONS: Long total sleep times, disruption of light exposure and circadian rest-activity patterns, depression and subjective cognitive impairment are associated with PASC fatigue. Behaviorally influenced sleep and circadian abnormalities may exacerbate fatigue and be targets for therapeutic interventions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».