End-Tidal Hypocapnia Under Anesthesia Predicts Postoperative Delirium
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative delirium (POD) might be associated with anesthetic management, but research has focused on choice or dosage of anesthetic drugs. We examined potential contributions of intraoperative ventilatory and hemodynamic management to POD. Methods: This was a sub-study of the ENGAGES-Canada trial (NCT02692300) involving non-cardiac surgery patients enrolled in Winnipeg, Canada. Patients received preoperative psychiatric and cognitive assessment, and intraoperatively underwent high-fidelity data collection of blood pressure, end-tidal respiratory gases and anesthetic agent concentration. POD was assessed by peak and mean POD scores using the Confusion Assessment Method-Severity (CAM-S) tool. Bivariate and multiple linear regression models were constructed controlling for age, psychiatric illness, and cognitive dysfunction in the examination of deviations in intraoperative end-tidal carbon dioxide (areas over (AOC) and under the curve (AUC)) on POD severity scores. Results: A total of 101 subjects (69 (6) years of age) were studied; 89 had comprehensive intraoperative hemodynamic and end-tidal gas measurements (data recorded at 1 Hz). The incidence of POD was 11.9%(12/101). Age, cognitive dysfunction, anxiety, depression, and intraoperative end-tidal CO2 (AUC) were significant correlates of POD severity. In the multiple regression model, cognitive dysfunction and AUC end-tidal CO2 (0.67 kPa below median intra-operative value) were the only independent significant predictors across both POD severity (mean and peak) scores. There was no association between cumulative anesthetic agent exposure and POD. Conclusions: POD was associated with intraoperative ventilatory management, reflected by low end-tidal CO2 concentrations, but not with cumulative anesthetic drug exposure. These findings suggest that maintenance of intraoperative normocapnia might benefit patients at risk of POD.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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)
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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 ».