Systematic review and meta-analysis of risk factor for postoperative delirium following spinal surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative delirium is a common psychiatric disorder among patients who undergo spinal surgery. The purpose of current meta-analysis was to assess the potential risk factors related to delirium in spinal surgery. METHODS: We searched the following databases: PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, and Web of Science, from inception to July 2020. Two reviewers independently assessed the quality of the included studies using the previously described Newcastle-Ottawa Scale (NOS). We included spinal surgery patients who suffered with delirium or not. Stata 12.0 was used for meta-analysis. RESULTS: Thirteen trial studies that met our inclusion criteria were incorporated into the meta-analysis. Postoperative delirium was associated with an increase of the duration of hospital stay (P = 0.044) and increased perioperative readmission rate (P = 0.013) and economic costs (P = 0.002). This meta-analysis demonstrates that there were twenty-two risk factors: general characteristic: old age, female patients, history of surgery, diabetes mellitus, hypertension; preoperative data: low hematocrit, low hemoglobin, low albumin, low sodium, depression; operative data: operating time, total blood loss; postoperative data: low sodium, low hemoglobin, low hematocrit, low albumin, fever, low potassium, blood sugar, and visual analog scale (VAS). CONCLUSIONS: Delirium not only prolongs the length of hospital stay, but also increases readmission rate and the economic costs. Several risk factors including old age, female patients, history of surgery, diabetes mellitus, low hematocrit, low hemoglobin, low albumin, low sodium, depression; operative data: operating time, total blood loss, low sodium, low hemoglobin, low hematocrit, low albumin, fever, low potassium, blood sugar, and VAS were significant predictors for postoperative delirium after spinal 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 | 0,012 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».