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Enregistrement W4414472096 · doi:10.3390/jcm14196750

Hypoxia and Cognitive Functions in Patients Suffering from Cardiac Diseases: A Narrative Review

2025· review· en· W4414472096 sur OpenAlexaboutno aff
Dominika Grzybowska-Ganszczyk, Zbigniew Nowak, Józef Opara, Agata Nowak-Lis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrative reviewCognitionNarrativeHypoxia (environmental)Cognitive impairmentReview articleClinical PracticeCognitive decline

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiovascular diseases (CVD) are major contributors to global morbidity and mortality, and their association with cognitive impairment has gained increasing attention. Recent studies indicate that the prevalence of post-myocardial infarction (MI) cognitive impairment ranges from 22% to 37%, with attention being one of the most frequently affected domains. Moreover, novel approaches, such as normobaric hypoxic training in cardiac rehabilitation, show potential in improving both cardiovascular and cognitive outcomes. Aim: This narrative review aims to synthesize current evidence on the role of hypoxia in the development of cognitive dysfunction among patients with cardiac diseases, emphasizing shared mechanisms along the heart–brain axis. Methods: We performed a narrative search of PubMed, Scopus, and Web of Science databases using the keywords “hypoxia”, “cognitive impairment”, “myocardial infarction”, “heart failure”, and “CABG surgery”. We included original studies, reviews, and meta-analyses published between 2000 and up to the present in English. Priority was given to peer-reviewed human studies; animal models were included when providing mechanistic insights. Exclusion criteria included case reports, conference abstracts, and non-peer-reviewed sources. Narrative reviews, while useful for providing a broad synthesis, carry an inherent risk of selective bias. To minimize this limitation, independent screening of sources and discussions among multiple authors were conducted to ensure balanced inclusion of the most relevant and high-quality evidence. Results: Hypoxia contributes to cognitive decline through multiple pathophysiological pathways, including blood–brain barrier disruption, white matter degeneration, oxidative stress, and chronic neuroinflammation. The concept of “cardiogenic dementia”, although not yet formally classified, highlights cardiac-related contributions to cognitive impairment beyond classical vascular dementia. Clinical assessment tools such as the Stroop test, Trail Making Test (TMT), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) are useful in detecting subtle executive dysfunctions. Both pharmacological treatments (ACE inhibitors, ARBs) and innovative rehabilitation methods (including normobaric hypoxic training) may improve outcomes. Conclusions: Cognitive impairment in cardiac patients is common, clinically relevant, and often underdiagnosed. Routine cognitive screening after cardiac events and integration of cognitive rehabilitation into standard cardiology care are recommended. Future studies should incorporate cognitive endpoints into cardiovascular trials.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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