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Enregistrement W4312345458 · doi:10.4103/bjoa.bjoa_182_22

Pulmonary Complications and 30-Day Mortality Rate in COVID-19 Patients Undergoing Surgery

2022· article· en· W4312345458 sur OpenAlexaboutno aff
I Made Gede Widnyana, Tjokorda Gde Agung Senapathi, Marilaeta Cindryani, Nova Juwita, Bianca Jeanne

Notice bibliographique

RevueBali Journal of Anesthesiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeMortality rateMeta-analysisElective surgeryPneumoniaPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineIntensive care medicineSurgeryInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hundreds of surgeries are postponed every day during the global COVID -19 pandemic. The hospital and clinicians are in dilemma scheduling elective procedures during the pandemic. The current study was designed to evaluate postoperative pulmonary complications and mortality in COVID-19 patients in a systematic review and meta-analysis of globally published peer-reviewed literatures. A systematic literature search was conducted using the selection criteria in five databases. A quality assessment was made with a validated Newcastle-Ottawa Scale. The meta-analysis worked as a generic inverse variance meta-analysis. A total of 308 articles were identified from different databases and 5 articles with a total 1408 participants were selected for evaluation after successive screenings. The meta-analysis revealed a high global rate of postoperative mortality among COVID-19 patients, as high as 23% (95% CI: 15 to 26), and high postoperative pulmonary complications including pneumonia and acute respiratory distress syndrome. The 30-days mortality rate and prevalence of pulmonary complications were high. There was one death for every five COVID-19 patients undergoing surgical procedures, indicating the need for mitigating strategies to decrease perioperative mortality, transmission to healthcare workers, and non-COVID-19 patients. Larger samples and/or multicenter trials are needed to explore the perioperative mortality dan morbidity rate of patients with COVID-19 undergoing surgeries, and in particular, factors with the highest impact on perioperative mortality. There should be a clinical guideline to determine when to operate or not to operate on patients with COVID-19 for elective and emergency surgeries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,027
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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