Pharmacological Agents That Prevent Postoperative Cognitive Dysfunction in Patients With General Anesthesia: A Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative cognitive dysfunction (POCD) is associated with prolonged hospital stays, increased mortality, and negative socioeconomic consequences. Dexmedetomidine, ketamine, dexamethasone, and lidocaine have previously been reported to be effective for preventing POCD. STUDY QUESTION: In this network meta-analysis, we apply direct and indirect comparisons to rank these pharmacological agents in terms of their effect on POCD, through which we seek to provide evidence for future clinical medication. DATA SOURCES: A comprehensive literature search of PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, and Web of Science was conducted to identify randomized controlled trials that examined the effects of dexmedetomidine, ketamine, dexamethasone, or lidocaine on POCD induced by general anesthesia. STUDY DESIGN: For eligible studies, 2 reviewers independently extracted data and assessed the respective risk of bias. Bayesian network meta-analysis was conducted using R-3.4.1 software. A total of 30 articles were included in this meta-analysis. RESULTS: Direct comparison showed that dexmedetomidine [odds ratio (OR) = 0.42, 95% confidence interval (CI): 0.32-0.55] may decrease the incidence of POCD for noncardiac surgery; dexmedetomidine (OR = 0.08, 95% CI: 0.01-0.63) and ketamine (OR = 0.09, 95% CI: 0.02-0.32) were found to decrease POCD for cardiac surgery. The R-software ranking result for prevention of POCD was dexmedetomidine, lidocaine, ketamine, placebo, and dexamethasone, respectively, in noncardiac surgery, and dexmedetomidine, ketamine, lidocaine, placebo, and dexamethasone in cardiac surgery. CONCLUSION: Dexmedetomidine exhibited obvious superiority to other agents for noncardiac surgery; dexmedetomidine and ketamine exhibited a significantly better performance than other agents for cardiac surgery. Dexamethasone did not show better efficacy than the placebo. However, more rigorously designed studies comprising larger sample sizes are needed to confirm our findings.
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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 | 0,017 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».