Cognition-associated gray matter volume alterations in long-COVID show sex-specific patterns
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The long-term effects of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) are a major concern in today's society, with cognitive impairment being an important manifestation. Notably, men and women exhibit differences in disease progression and the prevalence of long-COVID. This study aims to investigate sex differences in cognitively impaired long-COVID individuals and their potential association with alterations in gray matter volume (GMV). Methods: We conducted MRI at 3 Tesla to investigate brain structural correlates of cognitive impairment in long-COVID patients using voxel-based morphometry (VBM) and compared these patients to a healthy control (HC) group (n=30, female=13, male=17). Long-COVID patients underwent scanning and neuropsychiatric assessment on average 9.9 months after their acute and mostly mild COVID-19 infection. Based on Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, they were classified into two groups: the PCn group, showing preserved cognitive function with MoCA scores of 26 or higher (n=36, female=23, male=13), and the PCcog group, characterized by cognitive impairment with MoCA scores below 26 (n=28, female=15, male=13). Subsequent analyses were performed separately for males and females to investigate sex-specific brain structural correlates of cognitive impairment. Results: Our analysis revealed significant GMV alterations in long-COVID patients across various brain regions, encompassing both shared and sex-specific regional changes. In females, these alterations were more restricted, affecting anterior frontal, limbic, and diencephalic regions. In males, GMV alterations were more widespread, involving neocortical regions such as the parietal, occipital, and motor cortices, and were characterized by a greater number of affected clusters. Discussion: Our findings demonstrate GMV alterations in both men and women with cognitive impairment, exhibiting sex-specific differences in affected regions. These differences suggest potentially distinct underlying mechanisms, highlighting the need for further research into their functional implications and relevance for personalized treatment strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».