Pre-operative biomarkers and imaging tests as predictors of post-operative delirium in non-cardiac surgical patients: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-operative delirium (POD) is a common post-operative complication in elderly individuals and imposes a significant health and financial burden. Identifying predictive biomarkers may help understand the pathophysiology of POD. Our objective is to summarize the evidence of pre-operative biomarkers and imaging tests to predict POD in patients undergoing non-cardiac surgery. METHODS: A systematic search of English language articles in MEDLINE, EMBASE, Cochrane Database, PsychINFO, PubMed and ClinicalTrials. Gov up to January 2018 was performed. Studies that used biomarkers or imaging tests to predict POD and a validated POD assessment tool were included. Animal studies, paediatric, cardiac and intracranial surgery were excluded. Risk of bias was assessed using the Quality In Prognosis Study tool. RESULTS: Thirty-four prospective cohort studies involving 4424 patients were included. Nineteen studies described serum tests [Interleukin-6, Insulin-like Growth Factor 1, C-Reactive Protein (CRP), cholinesterases, apolipoprotein-E genotype, leptin, hypovitaminosis, hypoalbuminaemia, gamma-amino butyric acid], 10 described cerebral-spinal fluid tests (monoamine precursor, melatonin, acute phase proteins, S100B and neurofibrillary tangles), and 5 described imaging tests. Two studies had high risk of bias due to unclear outcome measurement and study participation. CRP was significantly associated with POD in 5 studies. Other biomarkers were either examined by only a single study or two or more studies with conflicting results. CONCLUSION: CRP is the most promising biomarker associated with POD. However, we are still in the early stages in identifying biomarkers and imaging tests that may further understanding of the pathophysiology of POD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».