Postoperative Delirium, Learning, and Anesthetic Neurotoxicity: Some Perspectives and Directions
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of anesthetic neurotoxicity is unequivocal when studied in animal models. These findings have translated poorly to the clinical domain when equated to postoperative delirium (POD) in adults and postoperative cognitive dysfunction (POCD) in either children or the elderly. In this perspective, we examine various reasons for the differences between animal modeling of neurotoxicity and the clinical situation of POD and POCD and make suggestions as to potential directions for ongoing research. We hypothesize that the animal anesthetic neurotoxicity models are limited, in part, due to failed scaling correction of physiological time. We posit that important insights into POCD in children and adults may be gleaned from studies in adults examining alterations in perioperative management designed to limit POD. In this way, POD may be more useful as the proxy for POCD rather than neuronal dropout or behavioral abnormalities that have been used in animal models but which may not be proxies for the human condition. We argue that it is time to move beyond animal models of neurotoxicity to directly examine these problems in well-conducted clinical trials with comprehensive preoperative neuropsychometric and psychiatric testing, high fidelity intraoperative monitoring of physiological parameters during the anesthetic course and postoperative assessment of subthreshold and full classification of POD. In this manner, we can "model ourselves" to better understand these important and poorly understood conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».