Prevalence of Cognitive Impairment and Its Risk Factors in Patients with COVID-19: A Follow-up Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairment is a recognized consequence of COVID-19, persisting long after recovery. This study investigates the prevalence and risk factors associated with cognitive impairment in post-COVID-19 patients. Objectives: The present study aimed to assess cognitive function at three months and one year post-hospitalization using the blind montreal cognitive assessment (blind MoCA) and analyze its correlation with demographic, clinical, and laboratory variables. Methods: A longitudinal study was conducted on 260 hospitalized COVID-19 patients. Cognitive function was assessed using the blind MoCA, and statistical analyses, including t-tests, ANOVA, and correlation analysis, were performed to identify significant predictors of cognitive decline. Results: Cognitive scores significantly declined from three months (19.37 ± 1.54) to one year (18.85 ± 1.67) (P = 0.0001). Older age, elevated C-reactive protein (CRP) and creatinine levels, psychiatric history, hypertension, and severe pulmonary involvement were associated with worse cognitive outcomes. Conclusions: Post-COVID-19 cognitive impairment worsens over time and is influenced by inflammation, oxygenation, and comorbidities. Early intervention strategies, including cognitive rehabilitation and monitoring of high-risk individuals, are essential to mitigate long-term cognitive impairment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».