Low serum triglycerides related to delayed neurocognitive recovery in geriatric oral and maxillofacial surgery patients: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Geriatric patients undergoing oral and maxillofacial surgery are at high risk of delayed neurocognitive recovery (dNCR), yet reliable predictive tools remain unavailable. METHODS: This prospective cohort study (July 2021–January 2025) enrolled patients aged ≥ 65 undergoing elective oral and maxillofacial surgery under general anaesthesia. Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were assessed at baseline and postoperative 1, 3, 7, and 30 days. Serum lipidomics analysis via liquid chromatography-mass spectrometry was performed preoperatively and 24 h postoperatively. The predictive performance of lipid metabolites for dNCR was assessed using receiver operating characteristic curve analysis, with their independent association further evaluated by logistic regression. RESULTS: Among 160 patients, 52 patients (32.5%) developed dNCR. Preoperatively, dNCR patients exhibited significantly lower serum triglyceride (TG), particularly TG(58:7/22:5) (OR = 0.014, 95% CI 0.002 to 0.109, adjusted P < 0.001) and TG(54:2/18:1) (OR = 0.051, 95% CI 0.010 to 0.252, adjusted P = 0.002), which demonstrated strong predictive performance (AUC = 0.86, sensitivity = 0.73, specificity = 0.85). Postoperatively, reduced levels of TG(58:7/22:5) (OR = 0.067, 95% CI 0.015 to 0.309, adjusted P = 0.003) and TG(54:2/18:1) (OR = 0.034, 95% CI 0.006 to 0.176, adjusted P < 0.001) persisted in dNCR patients at 24 h, retaining predictive value for dNCR (AUC = 0.82, sensitivity = 0.75, specificity = 0.78). CONCLUSIONS: Low serum TG(58:7/22:5) and TG(54:2/18:1) are promising biomarkers for early prediction of dNCR, supporting lipidomics-guided perioperative neurocognitive risk stratification.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».