Advancing Perioperative Neurocognitive Health: A Critical Review of Predictive Tools, Diagnostic Methods, and Interventional Strategies
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
Perioperative neurocognitive disorders (PNDs) affect a large percentage of people who undergo surgeries that need general anesthesia. There is an increased risk of death and a major disruption to postoperative self-care as a result of this. This study compiles all the relevant materials that the authors have found to investigate postnatal depression and its causes, as well as the methods used to determine the probability and severity of PNDs and how to reduce their risk before surgery. Postnatal depression can have many causes, and this text explores some of them. These include a history of alcohol or opiate use, immunological dysregulation, advanced age, educational background, infections, neurocognitive impairment, and pre-existing chronic inflammatory disorders. It also delves into various methods used to gauge the likelihood and severity of postpartum depression. The following assessment tools were covered: the Clock Drawing Test, Domain-Specific Tests, the Mini-Mental State Examination, and the Montreal Cognitive Assessment. In addition to biochemical markers, neuroimaging techniques play an important role in diagnosis. The Frailty Fried assessment, which measures inertia, sluggishness, lack of physical activity, fatigue, and unintentional weight loss, is a key prognostic sign that is highlighted. There is strong evidence that the index, which is derived from these five characteristics, may accurately predict the likelihood of PNDs. Risk mitigation strategies are also covered in this research. Preoperative brain plasticity-based therapies, such as physical exercise and intensive cognitive training, can significantly reduce the incidence and severity of postoperative neurocognitive disorders. A peripheral nerve block, monitoring cerebral oxygen saturation, dexmedetomidine, and a reduction in anesthesia depth are all ways to improve anesthetic procedures. Methods that lower blood pressure should be avoided, the body temperature should be kept down during surgery, or the time without liquids should be lengthened; all of these raise the risk of postoperative nausea and vomiting and make it worse. Potential approaches include a Mediterranean diet, physical activity, cognitive stimulation, smoking cessation, alcohol reduction, avoidance of anticholinergic medications, and non-steroidal anti-inflammatory drug stewardship, although there is no definitive evidence for successful postoperative neurocognitive rehabilitation procedures. More standardized diagnostic criteria, evaluation methods, and PND classification are urgently needed, according to this study. Different cases of PNDs are characterized by different combinations of tests, cutoff values, and methods because there is a broad variety of diagnostic tests used to make the diagnosis. Until now, PNDs and pre-existing neurocognitive disorders have been diagnosed using the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-V). With an aging population comes an increase in the occurrence and prevalence of PNDs, which calls for a specific way to classify and describe the condition.
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 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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».