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Enregistrement W3111393367 · doi:10.29390/cjrt-2020-029

Pre-operative patient optimization to prevent postoperative pulmonary complications—Insights and roles for the respiratory therapist: A narrative review

2020· review· en· W3111393367 sur OpenAlexvenueno aff
Jonathon Schwartz, Darian Parsey, Tichaendepi Mundangepfupfu, Steven Tsang, Robert Pranaat, James Wilson, Peter J. Papadakos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Respiratory Therapy · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativePrehabilitationMEDLINEIntensive care medicineRandomized controlled trialNarrative reviewMultidisciplinary approachPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The preoperative period has gained recognition as a crucial time to identify and manage preoperative medical conditions for preventing perioperative complications. Consequently, preoperative clinics have now become an essential component of perioperative care at many large hospitals. As the prevalence of preoperative clinics continues to grow, and the field of perioperative medicine progresses, respiratory therapists (RTs) will inevitably find a growing role to participate in preoperative patient optimization to mitigate pulmonary complications. METHODS: Keyword searches on perioperative pulmonary complications were conducted on the Medline database via PubMed and identified over 2000 candidate articles for review. Articles were included if they were English only and resulted with one or more of the following search terms; pulmonary complications, postoperative complications, postoperative pulmonary complications (PPCs), prehabilitation, incentive spirometry, smoking cessation, noninvasive ventilation. Preference was given for meta-analyses, randomized controlled trials, and systematic reviews. Publications within the past two decades were given additional preference toward final inclusion. The authors discussed eligible articles in group meetings over the span of multiple years to assess relevance and quality of data for narrowing eligible articles to the final selection of publications for the review. FINDINGS: The following narrative review examines preoperative optimization strategies to prevent PPCs and highlight areas where RTs may play a key role. After examining challenges in defining PPCs, the review examines key risk models available to predict PPCs and their implications for subsequent discussion on preventive measures that RTs may assist with in a multidisciplinary team. CONCLUSION: RTs can reduce the health care burden of PPCs by assisting fellow perioperative clinicians in providing respiratory care for patients with premorbid conditions. While much of our review focused on pre-existing pulmonary pathologies and both the pharmacological and nonpharmacological optimization of these pathologies, there are other factors contributing to PPCs deserving future exploration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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