Cognitive performance and narrative discourse after SARS-CoV-2 infection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Purpose: to evaluate cognitive performance and narrative discourse, as well as possible associations in individuals affected by COVID-19. Methods: a cross-sectional exploratory research involving individuals infected by COVID-19 and hospitalized in the State of Sergipe. Participants underwent anamnesis, the Mini-Mental State Examination, Neupsilin and Montreal Toulouse Language Assessment Battery Collection (MTL/Brazil). The statistical tests employed were the Shapiro-Wilk test to assess the normality of data distribution, the nonparametric Mann-Whitney test for comparing two independent samples, and Spearman's correlation to evaluate the monotonic relationship between variables. The significance level was set at P < 0.05 Results: thirty-two individuals participated in the anamnesis (75% males, 25% females). A significant correlation was found between the working memory and discourse skills (P < 0.01). Discourse analysis using the Mann-Whitney test revealed significant differences in the total number of scenes (P = 0.005; d = 0.5) and the total number of Information Units (P = 0.017; d = 0.3). These findings suggest that COVID-19 has a substantial impact on speech, affecting verbal fluency, auditory span, digit sequencing, and working memory, thereby influencing memory storage and retrieval processes. Conclusion: the impact of the pandemic in this area covers a wide range of cognitive and discursive skills.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle