Effect of intranasal insulin on perioperative cognitive function in older adults: a randomized, placebo-controlled, double-blind clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative cognitive impairment are common neural complications in older surgical patients and exacerbate the burden of medical care on families and society. METHODS: A total of 140 older patients who were scheduled for elective orthopaedic surgery or pancreatic surgery with general anaesthesia were randomly assigned to Group S or Group I with a 1:1 allocation. Patients in Group S and Group I received intranasal administration of 400 μL of normal saline or 40 IU/400 μL of insulin, respectively, once daily from 5 minutes before anaesthesia induction until 3 days postoperatively. Perioperative cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-B) at 1 day before and 3 days after surgery and postoperative delirium (POD) incidence was assessed using the 3-minute Diagnostic Interview for CAM (3D-CAM) on postoperative days 1-3. Serum levels of interleukin-6 (IL-6), tumour necrosis factor α (TNF-α), S100-β and C-reactive protein (CRP) were measured on the first day after surgery. RESULTS: Insulin treatment significantly increased postoperative MMSE and MoCA-B scores in group I than in group S (P < 0.001, P = 0.001, respectively), decreased the incidence of POD within the 3-day postoperative period in Group I than in Group S (10.9% vs 26.6%, P = 0.024), and inhibited postoperative IL-6 and S100-β levels in Group I compared to Group S (P = 0.034, P = 0.044, respectively). CONCLUSIONS: Intranasal insulin administration is thus suggested as a potential therapy to improve postoperative cognition in older patients undergoing surgery. However, a more standardized multi-centre, large-sample study is needed to further validate these results.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».