Intraoperative Anesthesiology Management and Patient Outcomes for Surgical Revascularization for Moyamoya Disease: A Review and Clinical Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Moyamoya disease (MMD) is a rare cerebrovascular condition, often presenting as a headache or stroke in adults. Anesthetic management of this illness may challenge providers because it can affect the long-term neurologic outcome and hospital length of stay (LOS) in patients with MMD. MATERIALS AND METHODS: A literature search was conducted to assess etiology and epidemiology, as well as existing reports of intraoperative management of MMD. Due to sparse findings, the search was expanded to include studies of the use of intraoperative anesthetic agents during other neurosurgical procedures. We also retrospectively reviewed all MMD cases from January 1, 2009, to December 31, 2015, at Memorial Hermann Hospital-Texas Medical Center, where intraoperative management involved craniotomy and surgical revascularization. Data were collected primarily on the use of several anesthetic agents. The LOS and any adverse events were also recorded for each case. The data were divided into two equivalent case cohorts: (1) January 1, 2009, to February 18, 2013, and (2) February 19, 2013, to December 31, 2015. RESULTS: Remifentanil use notably increased between the first and second time periods while fentanyl use decreased. Desflurane usage also demonstrated an observed increase when our two cohorts were compared. Additionally, there was a decrease in the mean LOS between the first and second periods of 3.9 and 3.3 days, respectively. CONCLUSION: Increasing use of remifentanil in MMD cases could be attributed to its ability to provide more stable hemodynamics during induction, maintenance, and emergence of anesthesia when compared with fentanyl. Lower systolic pressures, diastolic pressures, and heart rates were reported in patients receiving remifentanil over fentanyl.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».