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Enregistrement W4414949140 · doi:10.1002/brb3.70793

Effect of Preinfection Health Status on COVID‐19 Severity and Cognitive Function

2025· article· en· W4414949140 sur OpenAlexaboutno aff
Kang Yuan, Wenbiao Xian, Lishan Lin, Fengjuan Su, Feifei Huang, Wenli Sheng, Wanling Wu

Notice bibliographique

RevueBrain and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangdong Provincial Translational Medicine Innovation Platform for Diagnosis and Treatment of Major Neurological Disease
Mots-clésCognitionFunction (biology)DiseasePublic healthAffect (linguistics)Effects of sleep deprivation on cognitive performance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This observational cohort study investigates how infection health factors influence COVID-19 severity and cognitive outcomes. We collected preinfection data from hospitalized COVID-19 patients, including demographic information and baseline health conditions prior to diagnosis, and examined their associations with hospitalization duration and cognitive function assessed after infection. METHODS: Data were obtained from Hui Ya Hospital, The First Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, China. The study included confirmed COVID-19 patients requiring hospitalization. Among the 147 collected cases, two were excluded due to missing data, leaving a final sample of 145 patients. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA), which evaluates global cognitive function with a total score of 0-30, was used to assess cognitive function, while hospitalization duration and routine clinical examinations were analyzed as indicators of disease severity. Additionally, the SF-12v2 score reflecting Health-Related Quality of Life was used to evaluate patients' overall health status. Statistical analyses were conducted to identify preinfection factors associated with COVID-19 outcomes. RESULTS: Preinfection baseline health status was significantly correlated with both hospitalization duration (p < 0.0001, 95% CI [-0.47, -0.16]) and MoCA scores (p = 0.0001, 95% CI [0.15, 0.46]). Patients with better preinfection health conditions experienced shorter hospital stays and demonstrated better cognitive function postinfection. CONCLUSION: Our findings indicate that preinfection baseline health conditions play a crucial role in determining both the severity of COVID-19 and postinfection cognitive function. Specifically, impairments were more pronounced in the visuospatial, naming, attention, calculation, language, and memory domains. Additionally, our results suggest a potential link between COVID-19 outcomes and patients' preexisting underlying diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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