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Enregistrement W4285386270 · doi:10.1097/ana.0000000000000861

Current Recommendations for Perioperative Brain Health: A Scoping Review

2022· review· en· W4285386270 sur OpenAlexaff
Denise J. Wooding, Thalia S. Field, Stephan Schwarz, Su-Yin MacDonell, J. B. Farmer, Suja S. Rajan, Alana M. Flexman

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgical Anesthesiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaProvidence Health Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeNeurocognitiveDeliriumStroke (engine)Intensive care medicinePostoperative cognitive dysfunctionPsychiatryCognitionAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perioperative complications such as stroke, delirium, and neurocognitive dysfunction are common and responsible for increased morbidity and mortality. Our objective was to characterize and synthesize the contemporary guidelines on perioperative brain health for noncardiac, non-neurologic surgery in a scoping review. We performed a structured search for articles providing recommendations on brain health published between 2016 and 2021 and included the following complications: perioperative stroke and perioperative neurocognitive disorders, the latter of which encompasses postoperative delirium and a spectrum of postoperative cognitive dysfunction. We categorized recommendations by subtopic (stroke, postoperative delirium, postoperative cognitive dysfunction), type (disclosure/ethics/policies, prevention, risk stratification, screening/diagnosis, and management), and pharmacological versus nonpharmacological strategies. We noted country of origin, specialty of the authors, evidence grade (if available), and concordance/discordance between recommendations. Eight publications provided 129 recommendations, originating from the United States (n=5), Europe (n=1), United Kingdom (n=1), and China (n=1). Three publications (37%) applied grading of evidence as follows: Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE): A, 30%; B, 36%; C, 30%; D, 4%. We identified 42 instances of concordant recommendations (≥2 publications) on 15 themes, including risk factor identification, risk disclosure, baseline neurocognitive testing, nonpharmacological perioperative neurocognitive disorder prevention, intraoperative monitoring to prevent perioperative neurocognitive disorders, avoidance of benzodiazepines, delaying elective surgery after stroke, and emergency imaging and rapid restoration of cerebral perfusion after perioperative stroke. We identified 19 instances of discordant recommendations on 7 themes, including the use of regional anesthesia and monitoring for perioperative stroke prevention, pharmacological perioperative neurocognitive disorder management, and postoperative stroke screening. We synthesized recommendations for clinical practice and highlighted areas where high-quality evidence is required to inform best practices in perioperative brain health.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,214
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,268 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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