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Enregistrement W4411849225 · doi:10.1038/s41598-025-00739-3

Functional brain abnormalities in post COVID-19 condition and their relationship with cognition

2025· article· en· W4411849225 sur OpenAlexaboutno aff
Lourdes Carreras-Vidal, Laura Pacheco-Jaime, Mar Ariza, Neus Cano, Maite Garolera, Carla Garcia-Vicente, Ignacio Roura, Clara Capdevila-Lacasa, Javier Oltra, Jèssica Pardo, Cristina Martín‐Barceló, Anna Campabadal, Roser Sala‐Llonch, Núria Bargalló, Cristian Barruè, Javier Alonso, Carme Junqué

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat de BarcelonaMinisterio de Ciencia e InnovaciónAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades“la Caixa” Foundation
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Cognition2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MEDLINEMedicineNeuroscienceBioinformaticsPsychologyBiologyVirologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After COVID-19 infection, some patients develop a post-COVID condition (PCC) that is popularly referred to as long COVID. Among its symptoms is persistent cognitive dysfunction that is potentially linked to altered brain functional connectivity (FC). While research has explored functional reorganization in patients with PCC, the intra- and inter- network connectivity and its relationship with cognitive status and clinical outcomes remain unclear. In this study, we recruited 121 individuals with PCC (67 with, and 54 without, cognitive impairment), 20 months after infection, along with 37 non-infected healthy controls from the NAUTILUS Project (ClinicalTrials.gov IDs: NCT05307549 and NCT05307575). Participants underwent resting-state functional magnetic resonance imaging and comprehensive neuropsychological assessment. Resting-state networks were characterized using independent component analyses, dual regression and network modelling for individual FC characterization. Group differences in intra- and inter-network FC, and their associations with clinical and neuropsychological data, were studied. Significance was set at a corrected p-value of < 0.05. Patients with PCC showed increased intra-network FC in 10 cognitively relevant networks, including the default mode, salience, executive control, auditory and basal ganglia networks, correlating positively with general cognition (Montreal Cognitive Assessment scores), time since infection, fatigue and subjective memory failures. Increased inter-network FC between default mode and sensorimotor networks was also observed. Increases in FC may reflect an inefficient compensatory mechanism in patients with PCC, associated with fatigue, subjective memory complaints and persistence of PCC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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