Hospital costs of post-operative delirium: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Aims: In this systematic review, the primary aim is to investigate the hospital cost burden attributed to post-operative delirium (POD). A secondary aim is to examine how patient length of stay (LOS) in hospital varies across the selected studies. Background: POD is a common occurrence after major surgery and leads to serious medical complications. It is associated with increased morbidity and double the risk of mortality from surgery compared to non-delirious patients. POD increases patient LOS in hospital and increases the economic burden on patients and the health system. Design: A systematic review was conducted. Method: Published articles in English over the period 2010 to 2020 were searched using the PubMed and MEDLINE databases. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analyses (PRISMA) guidelines were followed. The study quality and risks of bias of included studies were assessed using the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). Results: A total of 2539 published records were initially screened and ultimately ten studies were found to be relevant to the review criteria. Six studies were from the United States of America (USA) and the others from South Korea, Australia, and Canada. The additional costs for patients with POD ranged from a minimum of US$1551 to a maximum of US$23 698 comparedto non-delirious patients. Costs were higher in the USA than other countries. Studies reported most surgical patients experiencing POD were aged 70 years or older which dramatically increases the risk of its occurrence and increases LOS and hospital related costs. The difference in LOS between POD and non-delirious patients ranged from 0.8 to 7.3 days and this increased significantly if POD patients were in intensive care. Conclusions: Increased LOS and increased hospital costs are strongly associated with POD after major surgery.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 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 | 0,002 |
| 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 ».