Assessment of Cognitive Dysfunction and Quality of Recovery after General Anesthesia in Perimenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Perimenopausal women often experience neurocognitive fluctuations due to hormonal changes, which may predispose them to cognitive dysfunction following general anesthesia. The perioperative period presents a unique vulnerability to such patients, yet limited data exist on their cognitive outcomes and overall recovery quality. Methods: This prospective observational study included 120 perimenopausal women (age 45–55 years) scheduled for elective surgery under general anesthesia. Cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) preoperatively, on postoperative day 1 and day 7. Quality of recovery was evaluated using the QoR-15 scale. Descriptive and inferential statistics were applied, including paired t -tests and ANOVA. Results: On postoperative day 1, the mean MMSE score decreased significantly from 28.7 ± 1.1 to 26.3 ± 1.6 ( P < 0.001), while the MoCA score dropped from 25.2 ± 1.5 to 22.0 ± 2.0 ( P < 0.001). Both scores showed improvement by day 7 (MMSE: 27.9 ± 1.3, MoCA: 24.1 ± 1.7) but remained below baseline ( P < 0.05). The mean QoR-15 score was 112.4 ± 9.8 on day 1, significantly lower than the preoperative value of 131.6 ± 6.5 ( P < 0.001), with partial recovery noted on day 7 (124.9 ± 8.2). Conclusion: Perimenopausal women exhibit significant early postoperative cognitive dysfunction and impaired quality of recovery after general anesthesia. Though partial cognitive and functional recovery occurs within a week, baseline levels are not fully restored.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».