Do antipsychotics prevent postoperative delirium? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the effect of antipsychotics for preventing postoperative delirium. DESIGN: We conducted a literature search using Medline, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews and clinicaltrials.gov. We included randomized controlled trials of adults undergoing surgery who were given antipsychotics to prevent postoperative delirium. Quality was assessed via the Cochrane risk of bias tool. Random-effects meta-analysis and meta-regression were conducted. Q-statistics and I(2) were used for assessment of heterogeneity. The main outcome was delirium incidence using validated definitions. RESULTS: A total of 1710 subjects were included, with a mean age ranging from 60.7 to 86.4 years. Antipsychotics reduced the incidence of postoperative delirium with the global effect-size estimate (weighted odds ratio) using the random effects model of 0.44 (95% confidence interval: 0.28-0.70; N = 6; Q-value: 16, p-value 0.0005; I(2) = 69%). Significant heterogeneity existed with the pooled global effect of delirium incidence; however, meta-regression allowed us to test both treatment-level and patient-level explanations for significant between-study variance. Baseline risk for delirium was found to be a significant contributor to study heterogeneity, and meta-regression suggested that antipsychotic type and dosage were two of the several treatment-level factors that also may have led to heterogeneity. Our analysis implied the presence of a breakeven baseline level of delirium risk below which preventive treatment with antipsychotics might prove ineffective. CONCLUSIONS: Within the limits of few randomized controlled trials, antipsychotics appeared to reduce the incidence of postoperative delirium in several surgical settings, predominantly orthopedic and for those at higher risk for delirium.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».