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Enregistrement W4206704101 · doi:10.1002/alz.057866

The prevalence of unrecognized cognitive impairment in geriatric surgical patients: A systematic review and meta‐analysis

2021· review· en· W4206704101 sur OpenAlexaff
Paras Kapoor, Aparna Saripella, Lina Chen, Sheila Riazi, Jean Wong, Marina Englesakis, Mahesh Nagappa, Frances Chung

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensSt. Joseph's HospitalVictoria HospitalWestern UniversityToronto Western HospitalLondon Health Sciences CentreSt Joseph's Health CareUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisMEDLINESystematic reviewConfidence intervalPsycINFOCognitive impairmentCognitionCohort studyPediatricsPhysical therapyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pre‐existing cognitive impairment is emerging as a predictor of poor postoperative outcomes in older surgical patients (Guenther, 2020). Due to a substantial under‐diagnosis of cognitive impairment in the elderly, the prevalence of undiagnosed cognitive impairment has not been well defined in those undergoing surgery (Elman, 2018). The objective of this systematic review and meta‐analysis is to determine the pooled prevalence of unrecognized cognitive impairment in the elderly undergoing elective noncardiac surgery. Method An expert librarian conducted the literature search, which included MEDLINE (Ovid), PubMed (non‐MEDLINE records only), Embase, Cochrane Central, Cochrane Database of Systematic Reviews, PsycINFO, and Emcare Nursing for relevant articles from 1946 to April 2021. Inclusion criteria were (1) patients ≥ 60 years old undergoing elective non‐cardiac surgeries; (2) preoperative cognitive impairment assessed by validated cognitive screening tests; (3) published in English language. Descriptive analysis was conducted for the cognitive impairment group. Data were extracted from each study and prevalence of cognitive impairment with 95% confidence interval (CI) was calculated for each study. We used the random effect model to calculate the pooled prevalence value with 95% CI. Comprehensive meta‐analysis software was used for statistical analysis (Borenstein, 2013). Result Of 8,895 citations, 20 studies were included consisting of 4,159 patients undergoing a variety of elective non‐cardiac surgeries. All but one study were prospective cohort studies, with the exception being a cross‐sectional study. The mean age among patients with unrecognized cognitive impairment was 73.1 ± 7.2 years, and 43.6% were male. The pooled prevalence of cognitive impairment was 40.2% (95% CI: 31.0%, 50.1%; P=0.005; predictive interval: ‐1.47 to 2.27 (Table 1). The forest plot displays non‐overlapping CI's, indicating high heterogeneity within the data (I2: 97%). Influential analysis of any study showed that removal of each study did not significantly alter the pooled prevalence result. Meta‐regression analysis based on age, gender, and body mass index (BMI) did not change the final inference of our results. Conclusion The prevalence of unrecognized cognitive impairment is very high at 40.2% in geriatric patients undergoing elective non‐cardiac 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,034
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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