Interventions to improve the outcomes of frail people having surgery: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frailty is an important prognostic factor for adverse outcomes and increased resource use in the growing population of older surgical patients. We identified and appraised studies that tested interventions in populations of frail surgical patients to improve perioperative outcomes. METHODS: We systematically searched Cochrane, CINAHL, EMBASE and Medline to identify studies that tested interventions in populations of frail patients having surgery. All phases of study selection, data extraction, and risk of bias assessment were done in duplicate. Results were synthesized qualitatively per a prespecified protocol (CRD42016039909). RESULTS: We identified 2 593 titles; 11 were included for final analysis, representing 1 668 participants in orthopedic, general, cardiac, and mixed surgical populations. Only one study was multicenter and risk of bias was moderate to high in all studies. Interventions were applied pre- and postoperatively, and included exercise therapy (n = 4), multicomponent geriatric care protocols (n = 5), and blood transfusion triggers (n = 1); no specific surgical techniques were compared. Exercise therapy, applied pre-, or post-operatively, was associated with significant improvements in functional outcomes and improved quality of life. Multicomponent protocols suffered from poor compliance and difficulties in implementation. Transfusion triggers had no significant impact on mortality or other outcomes. CONCLUSIONS: Despite a growing literature that demonstrates strong independent associations between frailty and adverse outcomes, few interventions have been tested to improve the outcomes of frail surgical patients, and most available studies are at substantial risk of bias. Multicenter, low risk of bias, studies of perioperative exercise are needed, while substantial efforts are required to develop and test other interventions to improve the outcomes of frail people having surgery.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».