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dc.contributor.author
Travi, Fermín
dc.contributor.author
Hernández, Micaela Anahí
dc.contributor.author
Bianchi, Bruno
dc.contributor.author
Crivelli, Lucía
dc.contributor.author
Allegri, Ricardo Francisco
dc.contributor.author
Fernandez Slezak, Diego
dc.contributor.author
Calandri, Ismael L.
dc.contributor.author
Kamienkowski, Juan Esteban
dc.date.available
2025-04-29T12:48:08Z
dc.date.issued
2024-08
dc.identifier.citation
Travi, Fermín; Hernández, Micaela Anahí; Bianchi, Bruno; Crivelli, Lucía; Allegri, Ricardo Francisco; et al.; Impact of long‐COVID on the local and global efficiency of brain networks; Wiley; Clinical Neuroimaging; 1; 1-2; 8-2024; 1-7
dc.identifier.issn
2837-3219
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/259959
dc.description.abstract
Background and purpose: Subjective cognitive complaints post-COVID-19, known as long-COVID, have unclear effects on neural activity. This study explores the neural basis of these cognitive impairments by comparing resting-state functional networks of long-COVID individuals to a control group. Methods: Forty-two individuals with cognitive complaints persisting 24 weeks post COVID-19 infection and 43 age-, sex- and education-matched healthy controls without a history of infection were studied using resting-state functional MRI (rs-fMRI) and the Uniform Data Set (UDS-3) neurocognitive test battery (NCT). Neuropsychological scores were adjusted to the mean and grouped into seven cognitive composites. The rs-fMRI data were partitioned into seven distinct functional neural networks—Salience/Ventral Attention, Dorsal Attention, Default, Frontoparietal, Visual, Somatomotor, and Limbic—and their efficiency, largest connected component, and modularity (Q) were studied. Results: The NCT scores yielded statistically significant differences in long-COVID subjects compared to controls at attention, language, memory, executive, and global composites. We observed significant differences (p < .001) in the global and mean local efficiency of the Salience/Ventral Attention and Global networks, and to a lesser extent (p < .005 and p < .01) in the Default and Dorsal Attention networks. Conclusions: Our findings reveal significant group-level differences in executive, attentional, language, and memory outcomes, alongside less efficient and organized connections among Salience/Ventral Attention and Global networks.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Wiley
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
dc.subject
FMRI
dc.subject
COVID-19
dc.subject
NETWORKS
dc.subject
NEUROSCIENCE
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Impact of long‐COVID on the local and global efficiency of brain networks
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2025-04-14T10:34:57Z
dc.journal.volume
1
dc.journal.number
1-2
dc.journal.pagination
1-7
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.journal.ciudad
Nueva Jersey
dc.description.fil
Fil: Travi, Fermín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Hernández, Micaela Anahí. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bianchi, Bruno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Crivelli, Lucía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia; Argentina
dc.description.fil
Fil: Allegri, Ricardo Francisco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia; Argentina
dc.description.fil
Fil: Fernandez Slezak, Diego. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Calandri, Ismael L.. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia; Argentina
dc.description.fil
Fil: Kamienkowski, Juan Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Clinical Neuroimaging
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/neo2.70001
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/neo2.70001
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