Notice bibliographique
Résumé
Background 200 million patients undergo noncardiac surgery every year. Overt stroke after noncardiac surgery is not common, but has a substantial impact on duration and quality of life. Covert stroke in the nonsurgical setting is much more common than overt stroke, and associated with an increased risk of cognitive decline and dementia. Little is known about covert stroke after noncardiac, noncarotid artery surgery. Methods We undertook a prospective cohort pilot study to inform the incidence of covert stroke after noncardiac, noncarotid artery surgery, and to determine the feasibility of a full prospective cohort study to characterize the epidemiology of perioperative covert stroke. Patients underwent a brain MRI study between postoperative days 3-10, and were followed up at 30 days after surgery. Results of the pilot study We enrolled a total of 100 patients from 6 centres in 4 countries, demonstrating excellent recruitment and no loss to follow-up at 30 days after surgery. The incidence of perioperative covert stroke was 10.0% (10/100 patients, 95% confidence interval 5.5% to 17.4%). Full study protocol We describe a proposal for a prospective cohort study of 1,500 patients. An MRI study of the brain will be performed between postoperative days 2 and 9. The primary outcome is cognitive function, measured 1 year after surgery using the Montreal Cognitive Assessment tool. We will perform multivariable logistic regression analysis where the dependent variable is the change in cognitive function 1 year after surgery, and the independent variables are incidence of perioperative covert stroke and other risk factors for cognitive decline. Conclusions This international multicentre pilot study suggests that 1 in 10 patients ≥65 years of age experiences a perioperative covert stroke. The proposed protocol describes a larger study which will determine the impact of perioperative covert stroke on patient-important outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,001 |
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 ».