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Enregistrement W4413932767 · doi:10.20471/acc.2024.63.03-04.33

The Effect of Anesthesia on Postoperative Cognitive Dysfunction

2024· article· en· W4413932767 sur OpenAlexaboutno aff
Mario Bilić

Notice bibliographique

RevueActa Clinica Croatica · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAnesthesia and Neurotoxicity Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostoperative cognitive dysfunctionAnesthesiaMedicineCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative cognitive dysfunction (POCD) is a newly developed cognitive function deficit after surgery. The aim of the study was to determine the incidence of POCD after anesthesia and possible risk factors. A prospective study was conducted on 90 patients scheduled for elective surgery under general (60 patients) or regional (30 patients) anesthesia. Each patient completed the Montreal cognitive assessment (MoCa) test the day before and the day after surgery. Data on comorbidities, previous COVID-19 infection, demographic and anesthesia related data were also collected. The day after surgery, POCD defined according to the 2 scores rule was present in 38 (42.2%) patients. A lower level of education (p=0.023), previous COVID-19 infection (p=0.032), higher Charlson comorbidity index (CCI) (p=0.014), and general anesthesia (p=0.035) were identified as risk factors, whereas a statistically significant negative correlation with preoperative (p=0.001) and postoperative result (p=0.001) was proven for age. The results indicated that a significant proportion of patients after general or regional anesthesia developed POCD depending on patient education, CCI, COVID-19 infection, and type of anesthesia. It was also shown that older age correlated with poorer MoCa test result independently of anesthesia. These factors can be identified before the procedure under anesthesia, thus offering the possibility of adjusting anesthesia and postoperative care in patients at risk of developing POCD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,695

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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