Mechanisms underlying neurocognitive dysfunction following critical illness: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive impairment is a significant healthcare problem globally and its prevalence is projected to affect over 150 million people worldwide. Survivors of critical illness are impacted frequently by long-term neurocognitive dysfunction regardless of presenting illness, but the mechanisms are poorly understood. The goal of this review was to synthesise the existing evidence regarding potential mechanisms underlying neurocognitive dysfunction following critical illness in order to guide potential avenues for future research. METHODS: We performed a systematic search of the literature for studies published between 1 January 1974 and 15 July 2023. We included publications involving adult patients with critical illness due to any aetiology that assessed for cognitive impairment following recovery from illness, and explored or investigated potential underlying causative mechanisms. The quality and risk of bias of the individual studies was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: Of the 7658 reviewed references, 37 studies comprising 4344 patients were selected for inclusion. Most studies were single centre with sample sizes of < 100 patients. The proportion of patients with long-term cognitive impairment ranged from 13% to 100%. A wide variety of theoretical mechanisms were explored, with biomarkers and neuroimaging utilised most frequently. Many studies reported associations between investigated mechanisms and reduced cognition; several of these mechanisms have been implicated in other forms of long-term neurodegenerative conditions. Increased levels of inflammatory cytokines during acute illness and white matter hyperintensities on neuroimaging following recovery were the associations reported most commonly. DISCUSSION: The underlying pathophysiology of neurocognitive decline after critical illness is not yet understood fully. The mechanisms implicated in other neurodegenerative conditions suggest that this may represent an accelerated version of the same processes. Large scale studies are required to further elucidate the cause of this significant problem for survivors of critical illness.
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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 | 0,006 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».