Genetic Correlates of Presenile Dementia and Cognitive Decline in the Armenian Population Following COVID-19: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
The presence of cognitive lapses in the post-COVID-19 period, particularly among younger individuals, suggests a potential genetic predisposition. This case–control study aimed to assess the association between neurodegeneration-associated genes and cognitive declines in the post-COVID-19 Armenian population under the age of 65. In addition, we examined other contributing factors, including depressive symptoms, hypovitaminosis D, vitamin B12 and B9 deficiencies, and some viral infections, as potential confounders or effect modifiers. A total of 162 participants (ages 19–65, Med = 43), who were exposed to SARS-CoV-2 in Armenia between 2020 and 2022, participated in this study. Standardized assessments, including the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status (RBANS) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), were used to evaluate cognitive functions and mental status, while the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) was utilized to assess depressive symptoms. Clinical interview data, comprising yes/no self-reports regarding the presence of cognitive problems and depressive symptoms, were also included. Genetic analysis identified copy number variations (CNVs) in the APP, PSEN1, PSEN2, MAPT, and GRN genes, while viral infections (HSV-1, HSV-2, CMV, EBV, HIV, SARS-CoV-2, Hepatitis A, B, and C) and vitamin D, B12, and B9 deficiencies were measured. Lower cognitive performance was associated with CNVs in PSEN1 (exons 1, 9, 12), GRN (exons 1, 6, 12), and MAPT (exons 2, 8), along with viral infections (HSV-1, HSV-2, HAV-2). The findings indicate that post-COVID-19 cognitive problems are multifactorial and are linked to genetic mutations, viral infections, age, gender, and folic acid deficiency.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».