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Enregistrement W4391607294 · doi:10.1002/gps.6066

Poor olfaction prior to cardiac surgery: Association with cognition, plasma neurofilament light, and post‐operative delirium

2024· article· en· W4391607294 sur OpenAlexaff
Vidyulata Kamath, Lisa R. Yanek, Karin J. Neufeld, Alexandria Lewis, Hamza Aziz, Lan Le, Jing Tian, Abhay Moghekar, Charles W. Hogue, Charles H. Brown

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Geriatric Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAmerican Heart Association
Mots-clésDeliriumMedicineOlfactionCardiac surgeryInternal medicineIncidence (geometry)Cognitive declineAnesthesiaCardiologySurgeryDementiaPsychologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Post-operative delirium (POD) affects up to 50% of cardiac surgery patients, with higher incidence in older adults. There is increasing need for screening tools that identify individuals most vulnerable to POD. Here, we examined the relationship between pre-operative olfaction and both incident POD and POD severity in patients undergoing cardiac surgery. We also examined cross-sectional relationships between baseline olfaction, cognition, and plasma neurofilament light (NfL). METHODS: Individuals undergoing cardiac surgery (n = 189; mean age = 70 years; 75% men) were enrolled in a clinical trial of cerebral autoregulation monitoring. At baseline, odor identification performance (Brief Smell Identification Test), cognitive performance, and plasma concentrations of NfL levels (Simoa™ NF-Light Assay) were measured. Delirium was assessed with the Confusion Assessment Method (CAM) or CAM-ICU, and delirium severity was assessed using the Delirium Rating Scale-Revised-98. The association of baseline olfaction, delirium incidence, and delirium severity was examined in regression models adjusting for age, duration of cardiopulmonary bypass, logistic European System for Cardiac Operative Risk Evaluation (EuroSCORE), and baseline cognition. RESULTS: Olfactory dysfunction was present in 30% of patients, and POD incidence was 44%. Pre-operative olfactory dysfunction was associated with both incident POD (OR = 3.17, p = 0.001) and greater severity of POD after cardiac surgery (OR = 3.94 p < 0.001) in models adjusted for age, duration of bypass, and a surgical risk score. The addition of baseline cognition attenuated the strength of the association, but it remained significant for incident POD (OR = 2.25, p = 0.04) and POD severity (OR 2.10, p = 0.04). Poor baseline olfaction was associated with greater baseline cognitive dysfunction (p < 0.001) and increased baseline plasma NfL concentrations (p = 0.04). Neither age, cognition, nor baseline NFL concentration modified the association of impaired olfaction and delirium outcomes. CONCLUSIONS: Olfactory assessment may be a useful pre-surgical screening tool for the identification of patients undergoing cardiac surgery at increased risk of POD. Identifying those at highest risk for severe delirium and poor cognitive outcomes following surgery would allow for earlier intervention and pre-operative rehabilitation strategies, which could ultimately impact the functional disability and morbidity associated with POD.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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