COVID-19 y los Trastornos Neurocognitivos: Una Revisión Sistemática
Bibliographic record
Abstract
Introducción: La COVID-19 es una enfermedad reciente, y dentro de sus órganos diana se ha identificado al sistema nervioso central. No se conoce con exactitud la relación entre la aparición de déficit cognitivo y la infección por COVID-19. Por este motivo, el presente estudio busca evaluar la magnitud de asociación entre la presencia de infección por COVID-19 y la presencia de déficit cognitivo, presencia de pérdida de memoria, inatención, problemas de aprendizaje, grado de dependencia en la vida cotidiana y grado de afectación en la calidad de vida. Métodos: Esta revisión sistemática se realizó siguiendo las pautas PRISMA, la población fueron personas adultas, siendo la exposición la COVID-19 y los desenlaces considerados aquellos especificados en los objetivos. La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos Web of Science, Scopus y MEDLINE/Pubmed. No se realizó búsqueda secundaria. El desenlace primario fue la presencia de déficit cognitivo, y los desenlaces secundarios fueron el grado de déficit cognitivo, presencia de pérdida de memoria, inatención, problemas de lenguaje, grado de dependencia en la vida cotidiana y grado de afectación en la calidad de vida. Los desenlaces que contaron con al menos tres estudios fueron analizados mediante un meta-análisis aplicando un modelo de efectos aleatorios basado en la varianza inversa para calcular el odds ratio o la diferencia de medias. La calidad metodológica de los artículos incluidos fue evaluada a través de la escala NewCastle-Ottawa, mientras que la presencia de sesgos de publicación se analizó utilizando gráficos Funnel Plot. Resultados: Tras la revisión de 1248 estudios, solo siete cumplieron los criterios de inclusión. Se encontró en infectados por COVID-19 una prevalencia de 39.2% (OR=4.07 [IC95%: 2.73-6.06]) de tener déficit cognitivo. En el meta-análisis se encontró que los pacientes con exposición a la COVID-19 tienen un OR = 6.13 (IC95%:1.85; 20.34) para el déficit cognitivo, comparado con los no infectados COVID-19. En cuanto a la pérdida de memoria, problemas de atención, problemas del habla, y en los puntajes de los tests MoCA, SCIP-D y TICS-40 a los 6 y 12 meses de seguimiento. Sin embargo, la cantidad de estudios disponibles no fue suficiente para llevar a cabo un meta-análisis en estos desenlaces. Conclusión: La infección por COVID-19 se asocia de manera estadísticamente significativa con la presencia de trastornos neurocognitivos, en comparación con pacientes no infectados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.026 | 0.042 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.013 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".