Brain BOLD MRI O2 and CO2 stress testing: implications for perioperative neurocognitive disorder following surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Mechanical ventilation to alter and improve respiratory gases is a fundamental feature of critical care and intraoperative anesthesia management. The range of inspired O 2 and expired CO 2 during patient management can significantly deviate from values in the healthy awake state. It has long been appreciated that hyperoxia can have deleterious effects on organs, especially the lung and retina. Recent work shows intraoperative end-tidal (ET) CO 2 management influences the incidence of perioperative neurocognitive disorder (POND). The interaction of O 2 and CO 2 on cerebral blood flow (CBF) and oxygenation with alterations common in the critical care and operating room environments has not been well studied. Methods We examine the effects of controlled alterations in both ET O 2 and CO 2 on cerebral blood flow (CBF) in awake adults using blood oxygenation level-dependent (BOLD) and pseudo-continuous arterial spin labeling (pCASL) MRI. Twelve healthy adults had BOLD and CBF responses measured to alterations in ET CO 2 and O 2 in various combinations commonly observed during anesthesia. Results Dynamic alterations in regional BOLD and CBF were seen in all subjects with expected and inverse brain voxel responses to both stimuli. These effects were incremental and rapid (within seconds). The most dramatic effects were seen with combined hyperoxia and hypocapnia. Inverse responses increased with age suggesting greater risk. Conclusions Human CBF responds dramatically to alterations in ET gas tensions commonly seen during anesthesia and in critical care. Such alterations may contribute to delirium following surgery and under certain circumstances in the critical care environment. Trial registration ClincialTrials.gov NCT02126215 for some components of the study. First registered April 29, 2014.
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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 | 0,126 |
| 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) | 0,000 | 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 ».