Preoperative Depression and Anxiety Impact on Inpatient Surgery Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine the association of preoperative mood symptoms and postoperative adverse outcomes; to explore sex-specific differences. Background: Depression and anxiety can increase postoperative mortality. Psychological stress is associated with a chronic inflammatory response unfavorable to postsurgical healing. Methods: Prospective cohort study. Patients were recruited from surgical preadmission clinics at a university hospital. Preoperative depression and anxiety were measured via the Beck Depression and Beck Anxiety Inventories (BDI-II and BAI). Our primary outcome was a composite of postoperative complications, extended length of stay (ELOS) and early readmission. Associated variables included demographics, preoperative pain, pain tolerance/catastrophizing, coping mechanisms, postoperative pain, and opioid use. We adjusted for age, comorbidities, and surgical specialty. Results: Of 1061 recruited patients (ten surgical specialties, 2015–2020), 455 males and 486 females had preoperative and postoperative data available. Mean age was 62.9 (range 20.2–96.2). At baseline, 9.3% of patients had moderate or severe depression; 7.4% had moderate or severe anxiety. Females were more likely to be moderately or severely depressed (11% vs 7%, P = 0.036) and moderately or severely anxious (9% vs 6%, P = 0.034). Females had significantly fewer reported comorbidities and lower American Society of Anesthesiologists category ( P < 0.001). Increasing BDI-II and BAI scores significantly increased likelihood of postoperative complications, ELOS, and/or hospital readmission in females (adjusted odds ratio [aOR] = 2.57 for BDI-II 1-19 vs 0, P = 0.041; aOR = 4.48 for BDI-II > 19 vs 0, P = 0.008; aOR = 1.54 for BAI ≤ 6 vs >6, P = 0.038) but not in males. Mood symptoms did not influence postoperative pain or opioid use. Conclusion: Preoperative depression and anxiety negatively impact surgical outcomes in female patients undergoing major surgery.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».