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Enregistrement W4390823638 · doi:10.3389/fnagi.2024.1292942

Preoperative mild cognitive impairment as a risk factor of postoperative cognitive dysfunction in elderly patients undergoing spine surgery

2024· article· en· W4390823638 sur OpenAlexaboutno aff
Sujung Park, Jeongmin Kim, Yoon Ha, Keung N. Kim, Seong Yi, Bon‐Nyeo Koo

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMedicineMontreal Cognitive AssessmentPostoperative cognitive dysfunctionDeliriumRisk factorDementiaIntensive care unitCognitionIncidence (geometry)Observational studyProspective cohort studyCognitive impairmentSurgeryAnesthesiaPhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Any persistent degree of cognitive impairment in older adults is a concern as it can progress to dementia. This study aimed to determine the incidence and risk factors for early postoperative cognitive dysfunction (POCD) in elderly patients undergoing spine surgery. Methods Patients were enrolled from a previous prospective observational study after screening for normal cognitive function using the Mini Mental State Examination (MMSE). Cognitive function was evaluated before surgery and at 1 week, month, and year post-surgery using MMSE and Montreal Cognitive Assessment scores (MoCA). Mild cognitive impairment (MCI) was determined using the MoCA scores adjusted for age. POCD was defined as a drop of three or more points on the MMSE 1 week post-surgery. Multivariate logistic analysis was performed to identify POCD risk factors. Results A total of 427 patients were included. Eighty-five (20%) had pre-existing MCI. The MCI group showed lower MoCA scores at each time point (baseline, 1 week after surgery, 1 month after surgery, 1 year after surgery) compared to the non-MCI group. Those in the MCI group had a higher rate of admission to intensive care unit after surgery, postoperative delirium, and POCD 1 week post-surgery, than those in the non-MCI group (16.5% vs. 6.7%, p = 0.008; 27.1% vs. 15.8%, p = 0.024; and 18.8% vs. 8.2%, p < 0.001, respectively). Among them, 10.3% were assessed for POCD on postoperative day 7 and self-reported poor social roles and physical functioning 1 week postoperatively. Conclusion Preoperative MCI was seen in ~20% of surgical patients aged >70 years. POCD was seen in ~20% of patients with pre-existing MCI, and ~ 10% of those without. Benzodiazepine use, significant comorbidities, pre-existing MCI, and depressive tendencies were risk factors for POCD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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