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Enregistrement W2989213905 · doi:10.1097/aln.0000000000003014

Anesthetic Management Using Multiple Closed-loop Systems and Delayed Neurocognitive Recovery

2019· article· en· W2989213905 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineNeurocognitiveAnesthesiaRandomized controlled trialCognitionAnestheticVentilation (architecture)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive changes after anesthesia and surgery represent a significant public health concern. We tested the hypothesis that, in patients 60 yr or older scheduled for noncardiac surgery, automated management of anesthetic depth, cardiac blood flow, and protective lung ventilation using three independent controllers would outperform manual control of these variables. Additionally, as a result of the improved management, patients in the automated group would experience less postoperative neurocognitive impairment compared to patients having standard, manually adjusted anesthesia. METHODS: In this single-center, patient-and-evaluator-blinded, two-arm, parallel, randomized controlled, superiority study, 90 patients having noncardiac surgery under general anesthesia were randomly assigned to one of two groups. In the control group, anesthesia management was performed manually while in the closed-loop group, the titration of anesthesia, analgesia, fluids, and ventilation was performed by three independent controllers. The primary outcome was a change in a cognition score (the 30-item Montreal Cognitive Assessment) from preoperative values to those measures 1 week postsurgery. Secondary outcomes included a battery of neurocognitive tests completed at both 1 week and 3 months postsurgery as well as 30-day postsurgical outcomes. RESULTS: Forty-three controls and 44 closed-loop patients were assessed for the primary outcome. There was a difference in the cognition score compared to baseline in the control group versus the closed-loop group 1 week postsurgery (-1 [-2 to 0] vs. 0 [-1 to 1]; difference 1 [95% CI, 0 to 3], P = 0.033). Patients in the closed-loop group spent less time during surgery with a Bispectral Index less than 40, had less end-tidal hypocapnia, and had a lower fluid balance compared to the control group. CONCLUSIONS: Automated anesthetic management using the combination of three controllers outperforms manual control and may have an impact on delayed neurocognitive recovery. However, given the study design, it is not possible to determine the relative contribution of each controller on the cognition score.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle