Perioperative approaches to prevent delayed neurocognitive recovery and postoperative neurocognitive disorder in older surgical patients: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims: Delayed neurocognitive recovery (DNR) and postoperative neurocognitive disorder (P-NCD) are common postoperative complications affecting older patients. This review evaluates perioperative approaches for preventing DNR and P-NCD in older noncardiac surgical patients. Material and Methods: We searched databases for relevant articles from inception through June 2022 and updated in May 2023 (PROSPERO ID CRD42022359289). Randomized controlled trials (RCTs) utilizing intervention for DNR and/or P-NCD were included. Results: We included 39 RCTs involving anesthetic (25 RCTs, 7422 patients) and other pharmacological and nonpharmacological approaches (14 RCTs, 2210 patients). Seventeen trials investigating four interventions were included in the meta-analysis for DNR. Perioperative dexmedetomidine (relative risk [RR]: 0.59, 95% confidence interval [CI]: 0.35–0.97; P = 0.04) and propofol-based total intravenous anesthesia (TIVA) (RR: 0.81, 95% CI: 0.66–0.98; P = 0.03) significantly decreased the risk of DNR versus control. There was no significant decrease in the risk of DNR with regional anesthesia (RA) versus general anesthesia (GA) (RR: 0.89, 95% CI: 0.63–1.26) or bispectral index (BIS) monitoring (RR: 0.79, 95% CI: 0.60–1.04) versus the control groups. Evidence regarding the effects of interventions on P-NCD is limited. Although all included trials were at low risk of bias, the quality of meta-analysis pooled estimates was low. Conclusions: Our meta-analysis of RCTs showed that dexmedetomidine and TIVA decrease the risk of DNR in older patients undergoing noncardiac surgery by 41% and 20%, respectively, versus control. Further RCTs of adequate power and methodology on the effects of interventions on DNR and P-NCD are warranted.
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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 | 0,019 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,082 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».