Pharmacological Risk Factors for Delirium after Cardiac Surgery: A Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this review is to evaluate the literature on medications associated with delirium after cardiac surgery and potential prophylactic agents for preventing it. SOURCE: Articles were searched in MEDLINE, Cumulative Index to Nursing and Allied Health, and EMBASE with the MeSH headings: delirium, cardiac surgical procedures, and risk factors, and the keywords: delirium, cardiac surgery, risk factors, and drugs. Principle inclusion criteria include having patient samples receiving cardiac procedures on cardiopulmonary bypass, and using DSM-IV-TR criteria or a standardized tool for the diagnosis of delirium. PRINCIPAL FINDINGS: Fifteen studies were reviewed. Two single drugs (intraoperative fentanyl and ketamine), and two classes of drugs (preoperative antipsychotics and postoperative inotropes) were identified in the literature as being independently associated with delirium after cardiac surgery. Another seven classes of drugs (preoperative antihypertensives, anticholinergics, antidepressants, benzodiazepines, opioids, and statins, and postoperative opioids) and three single drugs (intraoperative diazepam, and postoperative dexmedetomidine and rivastigmine) have mixed findings. One drug (risperidone) has been shown to prevent delirium when taken immediately upon awakening from cardiac surgery. None of these findings was replicated in the studies reviewed. CONCLUSION: These studies have shown that drugs taken perioperatively by cardiac surgery patients need to be considered in delirium risk management strategies. While medications with direct neurological actions are clearly important, this review has shown that specific cardiovascular drugs may also require attention. Future studies that are methodologically consistent are required to further validate these findings and improve their utility.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle