Neurophysiologic predictors of individual risk for <scp>post‐operative</scp> delirium after elective surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Post-surgical delirium is associated with increased morbidity, lasting cognitive decline, and loss of functional independence. Within a conceptual framework that delirium is triggered by stressors when vulnerabilities exist in cerebral connectivity and plasticity, we previously suggested that neurophysiologic measures might identify individuals at risk for post-surgical delirium. Here we demonstrate the feasibility of the approach and provide preliminary experimental evidence of the predictive value of such neurophysiologic measures for the risk of delirium in older persons undergoing elective surgery. METHODS: Electroencephalography (EEG) and transcranial magnetic stimulation (TMS) were collected from 23 patients prior to elective surgery. Resting-state EEG spectral power ratio (SPR) served as a measure of integrity of neural circuits. TMS-EEG metrics of plasticity (TMS-plasticity) were used as indicators of brain capacity to respond to stressors. Presence or absence of delirium was assessed using the confusion assessment method (CAM). We included individuals with no baseline clinically relevant cognitive impairment (MoCA scores ≥21) in order to focus on subclinical neurophysiological measures. RESULTS: In patients with no baseline cognitive impairment (N = 20, age = 72 ± 6), 3 developed post-surgical delirium (MoCA = 24 ± 2.6) and 17 did not (controls; MoCA = 25 ± 2.4). Patients who developed delirium had pre-surgical resting-state EEG power ratios outside the 95% confidence interval of controls, and 2/3 had TMS-plasticity measures outside the 95% CI of controls. CONCLUSIONS: Consistent with our proposed conceptual framework, this pilot study suggests that non-invasive and scalable neurophysiologic measures can identify individuals at risk of post-operative delirium. Specifically, abnormalities in resting-state EEG spectral power or TMS-plasticity may indicate sub-clinical risk for post-surgery delirium. Extension and confirmation of these findings in a larger sample is needed to assess the clinical utility of the proposed neurophysiologic markers, and to identify specific connectivity and plasticity targets for therapeutic interventions that might minimize the risk of delirium.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».