The impact of anesthesia methods on early postoperative cognitive function in Moyamoya disease patients after vascular bypass surgery
Notice bibliographique
Résumé
Moyamoya disease (MMD) patients often experience cognitive dysfunction following vascular bypass surgery, with anesthesia potentially influencing recovery. This study aims to evaluate the effects of IVA and combined intravenous and inhalational anesthesia (CIA) on cognitive recovery in MMD patients and explore influencing factors. We included 120 MMD patients who underwent vascular bypass surgery from January 1, 2021, to January 31, 2023. Patients were divided into 2 groups based on anesthesia method: intravenous anesthesia group (n = 56) and CIA group (n = 64). Cognitive function was assessed using mini-mental state examination and Montreal cognitive assessment preoperatively and at 1 week, 1 month, and 3 months postoperatively. Multivariable regression analysis was used to identify factors affecting cognitive recovery. The CIA group showed better cognitive recovery at 1 week, 1 month, and 3 months postoperatively, but the differences between groups were not statistically significant (P > .05). Multivariable regression analysis showed that anesthesia method was not an independent factor influencing recovery, while preoperative cognitive status, age, and comorbidities were significant predictors. Combined intravenous and inhalational anesthesia may offer some advantage for cognitive recovery in MMD patients after vascular bypass surgery, though the differences were not statistically significant. Preoperative cognitive status, age, and comorbidities are key factors in recovery. Anesthesia protocols should be personalized to optimize postoperative cognitive function.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».