Potential associated factors of postoperative neurocognitive dysfunction in elderly patients: precursor of BDNF and mature BDNF in serum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the acceleration of population aging in China, the incidence of postoperative neurocognitive dysfunction (PND) will continue to rise. AIM: We aim to evaluate whether the precursor of brain-derived neurotrophic factor (proBDNF) and mature brain-derived neurotrophic factor (mBDNF) are associated with PND in elderly patients. METHODS: Eighty-six patients who were scheduled for elective orthopedic surgery under general anesthesia were ultimately enrolled. Referring to previous studies, the patients were divided into the PND group and the non-PND group with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale on postoperative day 7. The Spearman test was used to determine the correlations between mBDNF, proBDNF, and PND. RESULTS: All the participants possessed normal cognitive function before surgery. Compared with those in the nPND group, proBDNF, mBDNF, proBDNF*mBDNF, and MoCA score (all P < 0.001) were lower in the PND group after surgery. The Spearman test showed PND was correlated with postoperative proBDNF (correlation coefficient = -0.391; P = 0.001), mBDNF (correlation coefficient = -0.295; P = 0.006), proBDNF*mBDNF (correlation coefficient = -0.479; P < 0.001), and the ratios of proBDNF (correlation coefficient = -0.388; P < 0.001) and mBDNF (correlation coefficient, -0.375; P < 0.001) from before to after surgery. DISCUSSION: In this study, PND was significantly associated with postoperative proBDNF and mBDNF; the diagnostic value of postoperative mBDNF combined with proBDNF was superior to that of either index alone. CONCLUSIONS: The PND was significantly associated with postoperative proBDNF and mBDNF. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry (ChiCTR1800017415, registered date: 07/29/2018), http://www.chictr.org.cn .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».