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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