Effects of comprehensive geriatric care models on postoperative outcomes in geriatric surgical patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The elderly population is highly susceptible to develop post-operative complications after major surgeries. It is not clear whether the comprehensive geriatric care models are effective in reducing adverse events. The objective of this systematic review and meta-analysis is to determine whether the comprehensive geriatric care models improved clinical outcomes, particularly in decreasing the prevalence of delirium and length of hospital stay (LOS) in elderly surgical patients. METHOD: We searched Medline, PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, Emcare Nursing, Web of Science, Scopus, CINAHL, ClinicalTrials. Gov, and ICTRP between 2009 to January 23, 2020. We included studies on geriatric care models in elderly patients (≥60 years) undergoing elective, non-cardiac high-risk surgery. The outcomes were the prevalence of delirium, LOS, rates of 30-days readmission, and 30-days mortality. We used the Cochrane Review Manager Version 5.3. to estimate the pooled Odds Ratio (OR) and Mean Difference (MD) using random effect model analysis. RESULTS: Eleven studies were included with 2672 patients [Randomized Controlled Trials (RCTs): 4; Non-Randomized Controlled Trials (Non-RCTs): 7]. Data pooled from six studies showed that there was no significant difference in the prevalence of delirium between the intervention and control groups: 13.8% vs 15.9% (OR: 0.76; 95% CI: 0.30-1.96; p = 0.57). Similarly, there were no significant differences in the LOS (MD: -0.55; 95% CI: - 2.28, 1.18; p = 0.53), 30-day readmission (12.1% vs. 14.3%; OR: 1.09; 95% CI: 0.67-1.77; p = 0.73), and 30-day mortality (3.2% vs. 2.1%; OR: 1.34; 95% CI: 0.66-2.69; p = 0.42). The quality of evidence was very low. CONCLUSIONS: The geriatric care models involved pre-operative comprehensive geriatric assessment, and intervention tools to address cognition, frailty, and functional status. In non-cardiac high-risk surgeries, these care models did not show any significant difference in the prevalence of delirium, LOS, 30-days readmission rates, and 30-day mortality in geriatric patients. Further RCTs are warranted to evaluate these models on the postoperative outcomes. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO registration number - CRD42020181779 .
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».