Association of Diabetes with Greater Mid-Term Cognitive Decline After Carotid Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Long-term cognitive outcomes after carotid surgery are influenced by diabetes and intraoperative changes. We aimed to analyze the postoperative cognitive changes in diabetic patients and nondiabetic patients after carotid endarterectomy (CEA). Additionally, major cardiovascular and cerebrovascular events (MACCEs) and the incidence of mortality at two years after surgery were assessed. Methods: We enrolled 37 diabetic and 67 nondiabetic patients undergoing elective carotid surgery. Intraoperatively, routine monitoring was completed with NIRS (near-infrared spectroscopy) and an Entropy monitor was used for neuromonitoring. The lowest cerebral tissue saturation levels during the cross-clamp period (rSO2lowestclamp) and the degree of desaturation were calculated. We used MMSE (Mini-Mental State Examination) and MoCA (Montreal Cognitive Assessment) to assess cognitive function. Cognitive change was defined as one standard deviation (SD) change from the preoperative test scores. Results: The MMSE and MoCA were available for 103 patients at three months and for 90 patients at 12 months after discharge. Compared with nondiabetic patients, diabetic patients exhibited greater decreases in MoCA scores (p = 0.028 and p = 0.042 at the 3rd and 12th months, respectively). Cognitive improvement was lower in the DM group than in the control group at the 12th month (18.75% vs. 42.86%, respectively; p = 0.029). The mean rSO2 in the pre-clamping period (67.4% vs. 74.6% in diabetic and in nondiabetic patients, respectively; p = 0.011) was lower in diabetic patients. Furthermore, MACCEs at the 24th month were observed at a higher rate in diabetic patients (p = 0.040). Conclusions: Diabetic patients demonstrated greater risks for cognitive decline, MACCEs, and mortality at two years after surgery.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».