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Enregistrement W2913163128 · doi:10.1007/s11606-017-4204-x

Identifying Older Adults at Risk of Delirium Following Elective Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis

2018· review· en· W2913163128 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Watt, Andrea C. Tricco, Catherine Talbot‐Hamon, Ba’ Pham, Patricia Rios, Agnes Grudniewicz, Camilla L. Wong, Douglas Sinclair, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevueJournal of General Internal Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaInstitute of Health EconomicsSt. Michael's HospitalInstitute for Work & HealthCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoCanadian Geriatrics Society
Mots-clésMedicineDeliriumMeta-analysisOdds ratioRandomized controlled trialConfidence intervalMEDLINECINAHLIncidence (geometry)Cohort studyRelative riskInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicinePsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative delirium is a common preventable complication experienced by older adults undergoing elective surgery. In this systematic review and meta-analysis, we identified prognostic factors associated with the risk of postoperative delirium among older adults undergoing elective surgery. METHODS: Medline, EMBASE, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and AgeLine were searched for articles published between inception and April 21, 2016. A total of 5692 titles and abstracts were screened in duplicate for possible inclusion. Studies using any method for diagnosing delirium were eligible. Two reviewers independently completed all data extraction and quality assessments using the Cochrane Risk-of-Bias Tool for randomized controlled trials (RCTs) and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies. Random effects meta-analysis models were used to derive pooled effect estimates. RESULTS: Forty-one studies (9384 patients) reported delirium-related prognostic factors. Among our included studies, the pooled incidence of postoperative delirium was 18.4% (95% confidence interval [CI] 14.3-23.3%, number needed to follow [NNF] = 6). Geriatric syndromes were important predictors of delirium, namely history of delirium (odds ratio [OR] 6.4, 95% CI 2.2-17.9), frailty (OR 4.1, 95% CI 1.4-11.7), cognitive impairment (OR 2.7, 95% CI 1.9-3.8), impairment in activities of daily living (ADLs; OR 2.1, 95% CI 1.6-2.6), and impairment in instrumental activities of daily living (IADLs; OR 1.9, 95% CI 1.3-2.8). Potentially modifiable prognostic factors such as psychotropic medication use (OR 2.3, 95% CI 1.4-3.6) and smoking status (OR 1.8 95% CI 1.3-2.4) were also identified. Caregiver support was associated with lower odds of postoperative delirium (OR 0.69, 95% CI 0.52-0.91). DISCUSSION: Though caution must be used in interpreting meta-analyses of non-randomized studies due to the potential influence of unmeasured confounding, we identified potentially modifiable prognostic factors including frailty and psychotropic medication use that should be targeted to optimize care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,042
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations173
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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