The Effects of Dexmedetomidine on Perioperative Neurocognitive Outcomes After Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this systematic review and meta-analysis is to examine the effect of DEX on delayed dNCR (cognitive dysfunction ≥ 1 week postoperative) after cardiac surgery. BACKGROUND: DEX has salutary effects on cognitive outcomes following cardiac surgery, however, studies are limited by inconsistent assessment tools, timing, and definitions of dysfunction. It is imperative to identify accurate point estimates of effect of DEX on clinically relevant changes in cognitive function. METHODS: Randomized trials of adults undergoing cardiac surgery comparing perioperative DEX to placebo or alternate sedation and assessing cognitive function ≥ 1 week postoperative were included. Data was abstracted by three reviewers independently and in parallel according to PRISMA guidelines. The primary outcome is dNCR. To classify as dNCR, cognitive function must decrease by at least the minimal clinically important difference or accepted alternate measure (eg, Reliable Change Index ≥1.96). Bias was assessed with the Cochrane Collaboration tool. Data was pooled using a random effects model. RESULTS: Nine trials (942 participants) were included in qualitative analysis, of which seven were included in the meta-analysis of dNCR. DEX reduced the incidence of dNCR (OR 0.39, 95% CI 0.25-0.61, P < 0.0001) compared to placebo/no DEX. There was no difference in the incidence of delirium (OR 0.69, 95% CI 0.35-1.34, P = 0.27) or incidence of hemodynamic instability (OR 1.14, 95% CI 0.59-2.18, P = 0.70) associated with perioperative DEX. CONCLUSIONS: DEX reduced the incidence of dNCR 1 week after cardiac surgery. Although this meta-analysis demonstrates short term cognitive outcomes are improved after cardiac surgery with perioperative DEX, future trials examining long term cognitive outcomes, using robust cognitive assessments, and new perioperative neurocognitive disorders nomenclature with objective diagnostic criteria are necessary.
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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 | 0,001 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».