Regional anesthesia techniques and postoperative delirium: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Postoperative delirium is a frequent occurrence in the elderly surgical population. As a comprehensive list of predictive factors remains unknown, an opioid-sparing approach incorporating regional anesthesia techniques has been suggested to decrease its incidence. Due to the lack of conclusive evidence on the topic, we conducted a systematic review and meta-analysis to investigate the potential impact of regional anesthesia and analgesia on postoperative delirium. EVIDENCE ACQUISITION: PubMed, Embase, and the Cochrane central register of Controlled trials (CENTRAL) databases were searched for randomized trials comparing regional anesthesia or analgesia to systemic treatments in patients having any type of surgery. This systematic review and meta-analysis followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. We pooled the results separately for each of these two applications by random effects modelling. Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system was used to evaluate the certainty of evidence and strength of conclusions. EVIDENCE SYNTHESIS: Eighteen trials (3361 subjects) were included. Using regional techniques for surgical anesthesia failed to reduce the risk of postoperative delirium, with a relative risk (RR) of 1.21 (95% CI: 0.79 to 1.85); P=0.3800. In contrast, regional analgesia reduced the relative risk of perioperative delirium by a RR of 0.53 (95% CI: 0.42 to 0.68; P<0.0001), when compared to systemic analgesia. Post-hoc subgroup analysis for hip fracture surgery yielded similar findings. CONCLUSIONS: These results show that postoperative delirium may be decreased when regional techniques are used in the postoperative period as an analgesic strategy. Intraoperative regional anesthesia alone may not decrease postoperative delirium since there are other factors that may influence this outcome.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».