Age-Related Changes in Cortical Connectivity During Surgical Anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
An advanced understanding of the neurophysiologic changes that occur with aging may help improve perioperative care for older, vulnerable patients. The objective of this study was to determine age-related changes in cortical connectivity patterns during surgical anesthesia. This was a substudy analysis of a prospective, observational study characterizing cortical connectivity during surgical anesthesia in adult patients (n=45) via whole-scalp (16-channel) electroencephalography. Functional connectivity was estimated using weighted phase lag index, which was classified into a discrete set of states through k-means analysis. Temporal dynamics were quantified by occurrence rate and state transition probabilities. The mean global, connectivity state transition probability (13.4% [±8.1]) was not correlated with age (ρ = 0.100, P=0.513). Increasing age was inversely correlated with prefrontal-frontal alpha-beta connectivity (ρ = -0.446, P=0.002) and positively correlated with frontal-parietal theta connectivity (ρ = 0.414, P=0.005). After adjusting for anesthetic-related confounders, prefrontal-frontal alpha-beta connectivity remained significantly associated with age (β = -0.625, 95% CI -0.99 to -0.26; P=0.001), while frontal-parietal theta connectivity was no longer significant (β = 0.436, 95% CI -0.03 to 0.90; P=0.066). Specific transition states were also examined. Between frontal-parietal connectivity states, transitioning from theta-alpha to theta-dominated connectivity positively correlated with age (ρ = 0.545, P=0.001). Exploratory analysis in subsets of relatively young and old patients also demonstrated an increased propensity for frontal-parietal theta connectivity with older age and reduced prefrontal-frontal alpha-beta connectivity. Dynamic connectivity states during surgical anesthesia, particularly involving alpha and theta bandwidths, may be an informative measure to assess neurophysiologic changes that occur with aging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».