Preoperative mild cognitive impairment as a risk factor of postoperative cognitive dysfunction in elderly patients undergoing spine surgery
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».