A systematic review on the effectiveness of prewarming to prevent perioperative hypothermia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To analyse available research on the effectiveness of prewarming to prevent perioperative hypothermia and identify knowledge gaps for future research. BACKGROUND: Perioperative hypothermia is common and causes complications, such as coagulation and platelet function abnormalities; increased cardiac morbidity, surgical site infection, and pressure ulcer incidence levels. In this context, several methods have been investigated to prevent perioperative hypothermia, including prewarming. Prewarming is defined as the warming of peripheral tissues or the skin surface before anaesthetic induction and may consist of an active cutaneous warming system or the preoperative administration of vasodilation drugs. DESIGN: Systematic review. METHODS: We searched CINAHL, EMBASE, Cochrane Register of Controlled Trials and Medline (January 1990-November 2011) for randomised controlled trials on the effectiveness of prewarming for prevention of perioperative hypothermia, published in English, Spanish and Portuguese, and involving elective surgery patients aged 18 years or older. RESULTS: Of 730 identified studies, only 13 met the inclusion criteria. After hand-searching the reference lists of included studies, an additional study was identified for a total sample of 14 studies. The results suggest that forced-air warming system is effective to reduce hypothermia when applied for the prewarming of surgical patients. CONCLUSION: Prewarming patients with the forced-air warming system might be effective to reduce perioperative hypothermia, and new studies are needed to examine the use of carbon fibre technology. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: Nurses can use this review to inform decision-making on a prewarming programme in the perioperative period. They can also develop research on strategies to put in practice prewarming in the surgical context.
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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 | 0,012 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».