The prevalence of unrecognized cognitive impairment in geriatric surgical patients: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».