Recent advances in predicting, preventing, and managing postoperative delirium
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Postoperative delirium (POD) is a major public health problem associated with poor patient outcomes such as increased hospital lengths of stay, loss of functional independence, and higher mortality. Depending on the study, the reported incidence ranges from 5% to 65%, with the highest incidence in hip and cardiac surgery. Anesthesiologists should be familiar with the predisposing and precipitating factors of POD, particularly screening for preoperative cognitive impairment and frailty syndrome. Screening tools, for example, the Mini-Mental State Exam, Mini-Cog, 4 A's test for delirium screening, and Montreal Cognitive Assessment, can be used to assess for cognitive impairment and the Clinical Frailty Scale to assess for frailty syndrome. The Hospital Elder Life Program is the standard prevention protocol that is tried and tested in reducing the incidence of POD. Prehabilitation, lung protective strategies, pharmacologic agents such as ramelteon, a melatonin receptor agonist, glucocorticoids, dexmedetomidine, and non-pharmacologic agents, such as noise reduction strategies and the encouragement of nocturnal sleep, have all led to a decrease in the incidence of POD and are being studied for their efficacy. However, the data are inconclusive to date. Intraoperatively, preventing hypotension and blood pressure swings, ensuring adequate pain control and anesthetic depth, and using age-adjusted minimum alveolar concentration (MAC) titration reduce the incidence of POD. The incidence of POD using regional or general anesthesia is similar. In this narrative review, we will discuss the current understanding of the predictors, pathophysiology, prevention, and management of POD and identify areas of further research.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle