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Enregistrement W4405383706 · doi:10.1111/anae.16494

Mechanisms underlying neurocognitive dysfunction following critical illness: a systematic review

2024· review· en· W4405383706 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Andonovic, Holly A. Morrison, William Allingham, Robert Adam, Martin Shaw, Tara Quasim, Joanne McPeake, Terence J. Quinn

Notice bibliographique

RevueAnaesthesia · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GlasgowAstraZeneca
Mots-clésNeurocognitiveMedicineCognitionEtiologyNeuroimagingPsychiatryHyperintensityCritical illnessClinical psychologyIntensive care medicineCritically illMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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