Cognitive performance in long COVID and its association with sociodemographic factors, self-perceived health, and vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive complaints are common among patients affected by COVID-19, and it is known that some type of persistent cognitive impairment is highly prevalent in the presence of prior vulnerability. Therefore, this study investigated the association between cognitive performance and sociodemographic factors, self-perceived health, vaccine doses, and number of infections in patients with long COVID. A cross-sectional study was conducted in a specialized outpatient clinic. A questionnaire was applied to collect age, gender, education level, infections, COVID-19 vaccine doses, and self-perceived health. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used for cognitive screening. Spearman’s correlation was tested between variables. Thirty-three individuals participated: 25 women (75.7%) and 8 men (24.4%). The mean age was 51.2 years (SD=10.84). Most participants had completed secondary (18.2%) or higher education (48.5%). A statistically significant correlation was found between MoCA scores and education (r=0.640, p<0.01), and self-perceived health (r=0.433, p<0.007). Higher education and greater subjective well-being are associated with better cognitive performance, possibly due to cognitive reserve, which delays onset of neurodegenerative disease symptoms. It has been suggested that individuals vaccinated against COVID-19 have better cognitive performance than unvaccinated ones. On the other hand, negative self-perception of health and repeated infections have been associated with persistent cognitive impairments. In the present study, no associations were observed between cognition, vaccination, and reinfections, which may be due to the small sample size. Further studies are needed to clarify these relationships.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».