Cortical Oscillations and Connectivity During Postoperative Recovery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to test whether postoperative electroencephalographic (EEG) biomarkers, parietal alpha power and frontal-parietal connectivity, were associated with measures of clinical recovery in adult surgical patients. METHODS: This is a secondary analysis of a prospective cohort study that analyzed intraoperative connectivity patterns in adult surgical patients (N=53). Wireless, whole-scalp EEG data were collected in the postanesthesia care unit and assessed for relevance to clinical and neurocognitive recovery. Parietal alpha power and frontal-parietal connectivity (estimated by weighted phase lag index) were tested for associations with postanesthesia care unit discharge readiness and University of Michigan Sedation Scale scores upon postoperative admission. Bivariable correlation and regression models were constructed to test for unadjusted associations, then multivariable regression models were constructed to adjust for confounding. RESULTS: Postoperative EEG patterns were characterized by a predominance of alpha parietal power and frontal-parietal connectivity. Neither relative parietal alpha power (% alpha, -0.25; 95% confidence interval [CI], -1.41 to 0.90; P=0.657) nor alpha frontal-parietal connectivity (weighted phase lag index, -82; 95% CI, -237 to 73; P=0.287) were associated with time until postanesthesia discharge criteria were met. Furthermore, neither alpha power (-0.03; 95% CI, -0.07 to 0.01; P=0.206) nor alpha frontal-parietal connectivity (-4.2; 95% CI, -11 to 2.6; P=0.226) were associated with sedation scores upon initial assessment. CONCLUSIONS: In a pragmatic study investigating clinically relevant endpoints of postoperative recovery, we found no correlation with surrogate measures of brain neurodynamics. These data contribute to the overall impetus of developing anesthetic-invariant and generalizable markers of brain recovery.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».