Dexmedetomidine improves cognition after carotid endarterectomy by inhibiting cerebral inflammation and enhancing brain-derived neurotrophic factor expression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Carotid endarterectomy (CEA) is efficient in preventing stroke for patients with significant carotid stenosis, but results in mild cognitive dysfunction. Dexmedetomidine is neuroprotective in stroke models. We hypothesized that dexmedetomidine may improve cognition after CEA. METHODS: Forty-nine patients scheduled for elective CEA were randomly assigned to intravenous dexmedetomidine treatment group (n = 25) and control group C (normal saline, n = 24). Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MOCA), as well as lactate, TNF-α, IL-6, and BDNF levels in blood, were assessed before, during, and after surgery. RESULTS: MMSE and MOCA scores showed subtle decline in both groups at 24 hours postoperatively; this decline remained at 48 hours postoperatively in group C. Both scores were higher in group D than in group C at 48 and 72 hours postoperatively. TNF-α and IL-6 were lower from 5 minutes post-clamping through 24 hours postoperatively in group D; lactate was lower at 5 minutes post-clamping in group D. BDNF was higher from 5 minutes post-clamping through 1 hour postoperatively in both groups, and remained high in group D at 24 hours postoperatively. CONCLUSIONS: Dexmedetomidine improved recovery of cognition after CEA, potentially due to reduced inflammation and enhanced BDNF expression.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».