Risk factors for delirium during anesthesia recovery: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Although several risk factors for delirium during recovery from anesthesia have been identified, many risk factors remain unknown. The present study aimed to identify risk factors for delirium during recovery from anesthesia by meta-analysis. Methods: A systematic literature search of PubMed and Web of Science databases was conducted from inception until October 2021 without language restriction. All studies assessing the risk factors for delirium during recovery from anesthesia were reviewed, and the Newcastle–Ottawa Scale was used to assess the quality of included studies. Data were pooled and a meta-analysis was completed using RevMan 5.4. Results: A total of 21750 patients from 19 cohort studies were analyzed. Male gender, high American Society of Anesthesiologists (ASA) classification, and longer operation time were identified as risk factors for delirium. However, a trend for increased delirium risk was observed for high body mass index(BMI), smoking, alcohol abuse, hypertension, and longer anesthesia time, but these did not reach statistical significance. Summary: Meta analysis results showed that male gender, high ASA classification, and longer operative time were risk factors for delirium. The evidence quality in this meta-analysis was moderate, according to NOS.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,068 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».