Profiles of Individuals With Long COVID Reporting Persistent Cognitive Complaints
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A subset of COVID-19 patients continues to experience cognitive difficulties 24 months post-infection. The factors driving these symptoms are complex, and the underlying pathophysiology is unclear. This study aimed to characterize individuals with Long COVID reporting cognitive issues. METHOD: One hundred twenty-three patients underwent a comprehensive neuropsychological evaluation resulting from the baseline of an RCT study (COVCOG), along with questionnaires assessing cognitive complaints, fatigue, sleep difficulties, quality of life, psychological distress, and impact on daily activities. Latent Profile Analyses on cognitive scores were conducted to investigate the presence of different patient profiles. Robust analyses of variance and Pearson's chi-square examined the profiles' effects on demographic variables and questionnaire scores. RESULTS: Patients had had predominantly mild to moderate infections (87.8%) and were assessed an average of 20.9 (±8.6) months post-infection. Neuropsychological assessment showed cognitive impairment in at least one domain in 72% of the patients, mainly in attention and executive functions. Over 80% reported sleep problems and fatigue, 97% concentration problems, and some 80% memory and word-finding problems. The self-report questionnaires also revealed significant complaints. Three profiles emerged (all ps < .001). Profiles 1 and 2 both experienced widespread cognitive issues; Profile 1 patients expressed more complaints about cognitive functioning and daily fatigue (all ps < .045). Patients in Profile 3 were more frequently men (all ps < .049) with a specific impairment of verbal long-term memory and fewer complaints. CONCLUSIONS: The study identifies three different profiles of individuals with Long COVID, highlighting the need for comprehensive evaluations including neuropsychological, psychological, somatic, and functional aspects to implement effective, tailored interventions. Clinicaltrials.gov: NCT05167266.
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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 | 0,021 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».