Cognitive impairment 2 years after mild to severe SARS-CoV-2 infection in a population-based study with matched-comparison groups
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 may have long lasting cognitive consequences. Studies with a follow-up longer than 1 year after infection are lacking. This study presents the prevalence of cognitive impairment 2 years after SARS-CoV-2 infection in survivors of the first year of the pandemic and comparison groups matched 1:1 for sex, age, and level of care. Users of the Local Health Unit of Matosinhos (comprising almost all citizens of the municipality) were retrospectively selected according to hospitalization and SARS-CoV-2 infection between March 2020 and February 2021: group #1, hospitalized for COVID-19 (n = 101); group #2, hospitalized, uninfected (n = 87); group #3, non-hospitalized, infected (n = 252); group #4, non-hospitalized, uninfected (n = 258). Between July 2022 and October 2023, all participants completed the Montreal Cognitive Assessment. Those with a score below 1.5 SD of age- and education-specific norms (n = 279) were invited for a comprehensive neuropsychological assessment to identify cognitive impairment. The prevalence of cognitive impairment was higher in group #1 than #2 (19.1% vs. 6.8%; adjusted OR 5.41, 95% CI 1.54, 19.03) and in group #3 than #4 (10.7% vs. 3.2%; adjusted OR 3.27, 95% CI 1.23, 8.67). These results suggest that specific care to timely diagnose and treat cognitive impairment is needed for COVID-19 survivors of the first year of the pandemic.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».