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Enregistrement W4414180887 · doi:10.1192/j.eurpsy.2025.1262

Psychiatric symptoms in Long-COVID patients – how really affect the quality of life?

2025· article· en· W4414180887 sur OpenAlexaboutno aff
Olga Adriana Căliman-Sturdza, S. Cristina

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Sousse
Mots-clésAnxietyDepression (economics)Affect (linguistics)ExacerbationCognitionInsomniaQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Prolonged symptoms of SARS COV2 infection known as Long COVID, are defined as symptoms persisting for more than four weeks after the initial diagnosis of COVID-19. Psychiatric symptoms such as anxiety, depression, cognitive deficits, fatigue, qualities poor sleep and somatic symptoms are common in patients with long-term COVID and could last weeks, even months, after recovery. Objectives In this study, we tried to identify the psychiatric symptoms that can start after infection with SARS COV2, what could be the risk factors for the onset of these symptoms and how the quality of life is affected in these patients. Methods The study included 116 patients diagnosed with COVID-19 in the Suceava County Clinical Hospital, who were monitored for 12 months by applying standardized questionnaires for depression (Patient Health Questionnaire-9), anxiety (General Anxiety Disorder-7) and cognitive disorders. (Montreal Cognitive Assessment), patients being periodically evaluated clinically, biologically, neurologically and psychologically. Results A percentage of 26.9% of patients presented the following psychiatric symptoms more than 4 weeks after the diagnosis of SARS COV2 infection: anxiety (6%), sleep disorders (7.7%) manifested by insomnia or hypersomnia, lack of concentration and attention (10.3%), memory disorders (8.6%), depression (4.3%). The most frequent psychiatric manifestations were cognitive disorders (10.3%) expressed by deficits in attention and memory, followed by sleep disorders (7.7%). Women presented a higher percentage of psychiatric manifestations manifested by anxiety and depression, but we did not find a correlation between the age of the patients and the mental manifestations after COVID-19. The 2 patients with depression in the antecedents, presented an exacerbation of mental symptoms post COVID. Depression and anxiety were more frequent in patients who had prolonged hospitalizations or moderate and severe forms of the disease. In 12 patients who presented cognitive disorders, increased values of C-reactive protein and lactic dehydrogenase were found during SARS COV2 infection. The use of questionnaires showed an important impact on the quality of life, especially in patients diagnosed with depression, anxiety and insufficient sleep. Conclusions Recognition and treatment of psychiatric symptoms that started after SARS COV2 infection should be included in the management of the patient with chronic COVID. The use of screening questionnaires for depression, anxiety and cognitive disorders must be implemented in the current practice of post-COVID-19 monitoring. The collaboration between infectious disease specialist, psychiatrist and psychologist can be the key to success in the treatment of psychiatric disorders in patients with long-term COVID. Disclosure of Interest None Declared

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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