Perioperative strokes: uncovering risks, sequelae, and a therapeutic future
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article provides an overview of perioperative strokes—a pressing concern given the rising number of surgical or interventional procedures performed worldwide. Mechanisms underlying perioperative stroke include atherosclerotic plaque instability, induction of a pro-inflammatory state (aggravated by vascular risk factors), hemodynamic dysfunction through hypotension and blood loss, and disruption of the endothelial glycocalyx. The frequency of perioperative stroke varies considerably depending on the type of procedure, being higher with aortic valve and neurovascular procedures. Covert or silent strokes are commonly seen on post-operative magnetic resonance imaging in as many as one in two patients after procedures like brain aneurysm coiling. Risk factors for perioperative stroke include patient factors such as age, sex, race, and comorbidities, as well as operator and procedural factors such as operator experience, institutional procedural volume, use of certain devices, and vascular access site. Overt periprocedural stroke is associated with higher mortality, longer hospital stays, and higher long-term disability. The long-term sequelae of covert strokes are still being characterized, but recent studies have indicated that a higher burden of such infarcts is associated with worse functional and cognitive outcomes. Key considerations to prevent perioperative strokes include screening plus risk factor control, pre-medication, and procedural considerations including anesthetic choice. The management of perioperative ischemic stroke has been aided by advancements in reperfusion therapies and stroke systems of care that allow rapid treatment of major stroke. Ongoing work seeks to address the enduring need for evidence-based therapeutic strategies to prevent these strokes and mitigate their adverse impact.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».