Cognitive Impairment in Post-COVID-19 Patients: A Prospective Neuropsychological Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cognitive impairments, often termed “brain fog,” have emerged as prevalent sequelae among individuals recovering from COVID-19. Despite increasing recognition, systematic neuropsychological evaluation data remain limited. Methods: A prospective observational study was conducted between February 2023 and December 2024 in a tertiary care neurorehabilitation center. One hundred twenty post-COVID-19 patients (mean age 44.6 ± 11.3 years; 58.3% male) presenting with cognitive complaints at least 3 months after recovery were recruited. Patients underwent evaluation using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Trail Making Test A and B (TMT-A, TMT-B), and Digit Span Test. A control group of 60 age- and education-matched individuals without prior COVID-19 served as comparison. Statistical analysis included independent t-tests, chi-square tests, and multivariate logistic regression ( P < 0.05). Results: Cognitive impairment (MoCA score <26) was observed in 66.7% of post-COVID-19 participants compared to 15.0% of controls ( P < 0.001). Post-COVID patients showed significantly slower TMT-A (43.7 ± 12.9 vs 31.2 ± 9.6 sec; P < 0.001) and TMT-B times (95.8 ± 22.4 vs 76.5 ± 17.8 sec; P < 0.001). Working memory (Digit Span backward) was also impaired (mean score: 4.2 ± 0.9 vs 5.3 ± 0.8; P < 0.001). Severity of initial infection (hospitalized vs non-hospitalized) was associated with increased odds of impairment (OR: 2.87; 95% CI: 1.22–6.74; P = 0.015). Conclusion: Cognitive deficits are common in post-COVID-19 patients, particularly affecting attention, processing speed, and working memory. Structured cognitive screening and rehabilitation may be essential components of long-term COVID-19 care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».