Is general anesthesia neuroinjury-free and safe for gynecological patients’ cognition? A comparison of two typical anesthesia schemes based on propofol and sevoflurane
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of the study was to evaluate the neurocognitive safety of two schemes of general anesthesia based on propofol or sevoflurane applied to patients undergoing laparoscopic gynecological operations, with a special focus on the patients' age, American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status/risk category I, II, or III, and levels of neuromarkers. MATERIAL AND METHODS: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was chosen for cognitive assessment. The potential neuroinjury after anesthesia and operation was assessed with a set of neuromarkers: glial fibrillary acidic protein (GFAP), neurofilament light chain (NFL), tau protein (tau), and ubiquitin C-terminal hydrolase L1 (UCH-L1). The study was conducted on a group of women with no prior neurological or psychiatric diseases. RESULTS: A total of 61 patients (mean age 40.57 years) were included in the study (29 patients under propofol-based anesthesia [PBA], 32 patients under sevoflurane-based anesthesia [SBA]). The groups were demographically comparable. The patients in both groups exhibited a postoperative increase in the MoCA regardless of the type of anesthesia. The NFL and UCH-L1 levels increased significantly in both groups. The GFAP levels were significantly higher in the SBA group. Neither the age nor the increase in the neuromarkers influenced the patients' cognition. CONCLUSIONS: The types of anesthesia applied in the laparoscopic gynecological operations resulted in a cognitively safe outcome despite detectable alterations in the neuromarkers.
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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 ».