The association between preoperative lacunar infarcts and postoperative delirium in elderly patients undergoing major abdominal surgery: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The primary goal was to investigate whether the presence of preoperative lacunar infarcts (LACI) was associated with postoperative delirium (POD) in elderly patients undergoing elective major abdominal surgery. Design A prospective cohort study. Setting and participants Patients aged ≥ 65 years from a tertiary level A hospital in China. Methods The POD was assessed once daily within the first postoperative 3 days using the Confusion Assessment Method. Neurocognitive tests using the Mini-mental State Examination (MMSE) and the Beijing version of the Montreal Cognitive Assessment scales were carried out within 3 days before surgery and 4–7 days after surgery. Regional cerebral oxygen saturation (rScO 2 ) was recorded in the operating room. Logistic regression analysis was used to evaluate the impact of preoperative LACI on POD and to explore the risk factors for POD. Results A total of 369 participants were analyzed, 161 in the preoperative LACI-positive group (P group), and 208 in the preoperative LACI-negative group (N group), respectively. The incidence of POD was 32.7% in our study. The incidence of POD was significantly higher in the P group than in the N group (39.1 vs 27.9%, risk ratio, 1.66; 95% CI 1.07–2.58; P = 0.022). Furthermore, the P group exhibited lower mean rScO 2 values during the procedure ( P < 0.001). In exploratory analysis, the advanced age ( P = 0.005), sex ( P = 0.038), and lower preoperative MMSE score ( P = 0.019) were independent risk factors for POD in patients undergoing major abdominal surgery. Conclusions and implications Preoperative LACI was common, and constituted a risk factor for POD in older patients undergoing abdominal surgery. Despite the frequent subclinical nature, the preoperative LACI led to lower mean rScO 2 during the procedure. These findings could help early identification of high-risk POD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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; 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 ».