Characterization of Speech and Language Deficits in the Postanesthesia Care Unit: A Novel, Qualitative Cognitive Assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Assessing recovery after general anesthesia is complicated because patients must be sufficiently arousable to pay attention to the verbal instructions probing cognitive function. All delirium screens that have been used in the postanesthesia care unit (PACU) rely heavily on a patient's ability to process language information and respond appropriately. However, postanesthesia effects on speech-language functions have not been specifically evaluated. Here we present a novel, qualitative PACU evaluation for cognitive domains critical for speech-language functions, and we compare this assessment against a multidomain neurocognitive examination: Telephonic Montreal Cognitive Assessment (t-MoCA). This may be used to identify trajectories of neurocognitive recovery after surgery with general anesthesia and provide neuroanatomic correlates for specific deficits. METHODS: We investigated 48 patients undergoing general anesthesia for noncardiac and nonneurologic elective surgeries. Preoperatively, participants were administered our PACU speech-language assessment (PACU-SLA) and t-MoCA. Both assessments were again administered postoperatively in the PACU. Different versions of PACU-SLA were administered pre- versus postoperatively. Twenty-three participants randomly received the same t-MoCA versions (group AA), and 25 participants received different versions (group AB), pre- versus postoperatively. Assessments were administered ≥30 minutes after PACU arrival, and before PACU discharge. Statistical analysis was performed using Wilcoxon-signed-rank tests for nonnormally distributed paired data, analysis of covariance for assessing the impact of group (AA versus AB) and preoperative scores on postoperative scores, and χ2 tests for unpaired categorical data (P < .05 indicating significance). RESULTS: After adjusting for preoperative scores, the postoperative t-MoCA scores of group AB were significantly lower than group AA (F[1-46] = 21.7, P < .001). Similarly, the t-MoCA scores of episodic-memory (delayed-recall) decreased in group AB (F[1-46] = 48.6, P < .001). For PACU-SLA, there were no postoperative changes in auditory-comprehension and object-naming scores, but a decrease was observed in (1) scores of a 9-point narrative-production task of expressive-fluency (n = 48; median [25th-75th]; preoperative: 9[9-9], postoperative: 7[7-8], P < .001), and (2) total words generated in 2 30-second tasks of verbal-fluency (n = 48; median[25th-75th]: preoperative: 23[12.5-33.5], postoperative: 16.5[9.5-26.5], P < .001). Scores on a 4-point sentence-repetition task were also noted to decrease postoperatively (n = 48; median[25th-75th]; preoperative: 4[3-4], postoperative: 4[3-4], P = .04). When grouping participants by preoperative cognitive status (pMCI, n = 9; preoperative normal, n = 39), both groups showed postoperative changes in verbal-fluency (F[1-46] = 6.97, P = .01) and narrative-production scores (F[1-46] = 5.51, P = .02). CONCLUSIONS: The PACU-SLA revealed lower fluency (hypophonia) with relatively intact comprehension, naming, and repetition, during recovery from general anesthesia. These deficits share features with transcortical motor aphasia.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».