Incidence, Risk Factors, and Outcomes of Perioperative Atrial Fibrillation following Noncardiothoracic Surgery: A Systematic Review and Meta-Regression Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background. Atrial fibrillation (AF) occurs in 16–30% of patients after cardiac and thoracic surgery and can lead to serious complications like hypoperfusion of vital organs, pulmonary edema, and myocardial infarction. The evidence on risk factors and complications associated with perioperative AF after noncardiothoracic surgery is limited. Methods. The primary objective was to determine demographic and clinical risk factors for new-onset atrial fibrillation associated with noncardiothoracic surgery. A secondary aim was to identify the incidence and odds of perioperative complications associated with the new-onset atrial fibrillation. A systematic search within multiple databases was conducted for studies that explicitly reported on new-onset atrial fibrillation after noncardiothoracic surgery. We reported data on demographics, comorbidities, and perioperative complications as mean difference (MD) or odds ratios (OR) and corresponding 95% confidence interval (CI) using random effects models. A two-sided <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> </a:math> value of less than 0.05 was considered significant. We performed meta-regression and sensitivity analysis of various subgroups to confirm the inference of our findings. Results. Eleven studies reporting on 121,517 patients were included, of whom 2,944 developed perioperative AF (incidence rate: 3.7%; 95% CI: 2.3%––6.2%). Advanced age (AF group versus control group: 69.36 ± 10.5 versus 64.37 ± 9.53 years; MD: 4.06; 95% CI: 1.67––6.44; <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.0009</c:mn> </c:math> ), male gender (52.85% versus 43.59%; OR: 1.08; 95% CI: 0.54 to 1.62; I2: 84%; <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo><</e:mo> <e:mn>0.0001</e:mn> </e:math> ), preoperative hypertension (60.42% versus 56.51%; OR: 1.15; 95% CI: 1.08 to 1.23; I2: 0%; <g:math xmlns:g="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <g:mi>P</g:mi> <g:mo><</g:mo> <g:mn>0.00001</g:mn> </g:math> ), diabetes mellitus (22.6% versus 23.04%; OR: 0.97; 95% CI: 0.89 to 1.05; I2: 0; <i:math xmlns:i="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <i:mi>P</i:mi> <i:mo><</i:mo> <i:mn>0.00001</i:mn> </i:math> ), and cardiac disease (30.64% versus 8.49%; OR: 2.3; 95% CI: 0.28 to 4.31; I2: 93%; <k:math xmlns:k="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <k:mi>P</k:mi> <k:mo>=</k:mo> <k:mn>0.03</k:mn> </k:math> ) were found to be significant predictors for perioperative AF. The AF group was at increased odds of developing postoperative cardiac complications (34.1% versus 5%; OR: 5.44; 95% CI: 0.49 to 10.39; I2: 82%; <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <m:mi>P</m:mi> <m:mo>=</m:mo> <m:mn>0.03</m:mn> </m:math> ), postoperative stroke (0.5% versus 0.1%; OR: 3; 95% CI: 0.65 to 5.35; I2: 0%; <o:math xmlns:o="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <o:mi>P</o:mi> <o:mo>=</o:mo> <o:mn>0.01</o:mn> </o:math> ), and mortality (7.40% versus 1.92%; OR: 3.58; 95% CI: 0.14 to 7.02; I2: 0%; <q:math xmlns:q="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <q:mi>P</q:mi> <q:mo>=</q:mo> <q:mn>0.04</q:mn> </q:math> ). Study quality assessment by meta-regression and sensitivity analysis of the various subgroups did not affect the final inference of the results. Conclusion. We identified advanced age, male gender, preoperative hypertension, diabetes mellitus, and cardiac disease as important risk factors for perioperative atrial fibrillation. The atrial fibrillation group was at increased odds for postoperative cardiac complications, stroke, and higher mortality, emphasizing the need for risk stratification and close monitoring.
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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 | 0,011 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».