Bipolar spectrum, hypothyroidism, and their association with chronic fatigue/myalgic encephalomyelitis-like syndrome in long COVID: could they be identified as early determinants?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Long COVID has been increasingly linked to persistent clinical manifestations, including chronic fatigue syndrome/myalgic encephalomyelitis (CFS/ME). However, the relationship between this syndrome and pre-existing conditions such as bipolar spectrum disorders and hypothyroidism is not yet clearly established. These disorders may influence the regulation of biorhythms and immune function, suggesting a possible role in the predisposition to the development of CFS/ME in the context of long-term COVID-19. Objectives: This study investigates the prevalence of hypothyroidism and bipolar spectrum disorders in patients with CFS/ME associated with long-term COVID-19. It compares it with pre-pandemic population data to determine whether these conditions may be predisposing factors. Methods: A case-control design was used to select cases from a clinical trial on CFS/ME in long COVID, while controls were extracted from pre-COVID epidemiological databases. Comparative statistical analyses, including chi-square tests and analysis of variance (ANOVA), were performed to assess significant differences in the frequency of these conditions between both groups. Results: < 0.0001 for both). Similarly, individuals screening positive for depressive symptoms (PHQ9 > 9) showed markedly increased odds (55.5% vs. 4.16%; OR = 28.75; 95% CI: 6.52-126.73). Conclusion: The findings suggest that hypothyroidism and bipolar spectrum disorders may act as predisposing factors in the development of CFS/ME in long-term COVID-19. Identifying these clinical antecedents could facilitate early detection and the development of targeted intervention strategies in at-risk populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».