Revisiting anesthesia-induced preconditioning for neuroprotection in the aging brain: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
The growing number of older adults undergoing surgery necessitates that we address the adverse effects of overt and covert perioperative stroke. Preclinical studies have suggested that anesthesia-induced preconditioning may provide neuroprotection by preserving mitochondrial function, activating cytosolic signaling pathways, and reducing neuroinflammation. However, these promising findings from animal studies have not yet translated into improved clinical outcomes. The discordance between preclinical and clinical outcomes may be due to age-related mitochondrial dysfunction and other comorbidities in older human populations, which reduce the effectiveness of anesthetic preconditioning. Mitochondria, which are central to the effectiveness of preconditioning, may be therapeutic targets to restore the neuroprotective effects of anesthetic preconditioning in the aging brain. Emerging evidence suggests that physical prehabilitation, a key component of Enhanced Recovery After Surgery programs, may influence mitochondrial function and could thus, restore anesthesia-induced preconditioning. Although further research is needed to determine the impact of physical prehabilitation on mitochondrial function and anesthetic preconditioning, incorporating physical prehabilitation into perioperative care might enhance neurological outcomes for older patients undergoing surgery.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».