Predictors of postoperative delirium in elderly patients following total hip and knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is widely reported as a common postoperative complication following total joint arthroplasty (TJA) of the hip and knee in elderly patients, leading to many adverse effects. We sought to investigate predictors of delirium after TJA. METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane Library and Web of Science were searched up to 2020 for studies examining POD following TJA in elderly patients. Pooled odds ratio (OR) and mean difference (MD) of those who experienced delirium compared to those who did not were calculated for each variable. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used for the study quality evaluation. RESULTS: Fifteen studies with 31 potential factors were included. In the primary analysis, 9 factors were associated with POD, comprising advanced age (MD 3.81; 95% confidence interval (CI) 1.80-5.83), dementia (OR 24.85; 95% CI 7.26-85.02), hypertension (OR 2.26; 95% CI 1.31-3.89), diabetes (OR 2.02; 95% CI 1.15-3.55), stroke (OR 14.61; 95% CI 5.26-40.55), psychiatric illness (OR 2.72; 95% CI 1.45-5.08), use of sedative-hypnotics (OR 6.42; 95% CI 2.53-16.27), lower preoperative levels of hemoglobin (MD - 0.56; 95% CI - 0.89-- 0.22), and lower preoperative mini-mental state examination score (MD - 0.40; 95% CI - 0.69-- 0.12). Twelve studies were included in the systematic review, of which 24 factors were additionally correlated with POD using single studies. CONCLUSIONS: Strategies and interventions should be implemented for the elderly patients receiving TJA surgeries with potential predictors identified in this meta-analysis.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle