Neuroprotection in aortic arch surgery: a meta-analysis of hypothermia and selective cerebral perfusion on perioperative stroke and cognitive outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypothermic circulatory arrest is an essential aspect of aortic arch surgery and is classically used in severe hypothermia (≤20 °C) to reduce cerebral metabolic demand. However, severe hypothermia is associated with systemic problems. Recently, moderate hypothermia (20–28 °C) combined with selective cerebral perfusion (SCP) has been proposed as an option, which may reduce the risk of adverse neurological consequences. This study aims to see whether this newer approach confers any neuroprotective benefits. Methods: A comprehensive literature search was conducted on PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, and Scopus for English-language studies published in the last 20 years. Eligible studies comparing deep hypothermia with moderate hypothermia with SCP in adult patients after aortic arch surgery, with a focus on the incidence of perioperative stroke and neurocognitive outcomes. Data collection and quality assessment were performed using the Cochrane Risk of Bias Tool for Randomized Clinical Trials and the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies. A meta-analysis of randomized clinical trials was performed using RevMan software. Results: Six studies (four randomized controlled trials and two observational studies) met the inclusion criteria. Pooled analysis indicated that deep hypothermia was associated with a significantly increased risk of perioperative stroke compared with moderate hypothermia (relative risk, 1.74; 95% confidence interval, 1.30–2.35), but heteogeneity ( I 2 = 0%). The funnel plot revealed a sand-synthesized model with minimal publication bias. Conclusion: Moderate hypothermia with SCP provides better neuroprotection than deep hypothermia in aortic arch surgery, which significantly reduces the incidence of perioperative stroke. Further in-depth studies are needed to validate these findings.
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 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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».