Preoperative prognostic factors associated with postoperative delirium in older people undergoing surgery: protocol for a systematic review and individual patient data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Early identification of patients at risk for postoperative delirium is essential because adequate well-timed interventions could reduce the occurrence of delirium and the related detrimental outcomes.Methods: We will conduct a systematic review and individual patient data (IPD) meta-analysis of prognostic studies evaluating the predictive value of risk factors associated with an increased risk of postoperative delirium in elderly patients undergoing elective surgery. We will identify eligible studies through systematic search of MEDLINE, EMBASE, and CINAHL from their inception to May 2020. Eligible studies will enroll older adults (³ 50 years) undergoing elective surgery and assess pre-operative prognostic risk factors for delirium and incidence of delirium measured by a trained individual using a validated delirium assessment tool. Pairs of reviewers will, independently and in duplicate, screen titles and abstracts of identified citations, review the full texts of potentially eligible studies. We will contact chief investigators of eligible studies requesting to share the IPD to a secured repository. We will use one-stage approach for IPD meta-analysis and will assess certainty of evidence using the GRADE approach.Discussion: Since we are using existing anonymized data, ethical approval is not required for this study. Our results can be used to guide clinical decisions about the most efficient way to prevent postoperative delirium in elderly patients. Systematic review registration: CRD42020171366
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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 | 0,064 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,006 |
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 ».