Associated factors for postoperative delirium following major abdominal surgery: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Postoperative delirium (POD) is a common postsurgical complication. The early identification of its risk factors is the first step toward reducing POD. The predictive factors for POD in patients after major abdominal surgery remain obscure. Therefore, this meta-analysis aimed to comprehensively summarize the risk factors of POD after major abdominal surgery. METHODS: POD studies published between January, 1900 and June 2022 were obtained by searching PubMed, Cochrane Library, Web of Science, Embase, and Medline. Two authors independently reviewed the studies to extract the risk factors and assessed the quality of related articles using the Newcastle-Ottawa Scale. Data were recorded, and a meta-analysis was performed using Review Manager version 5.4.1. RESULTS: Ten studies including total 2900 patients undergoing major abdominal surgery, were eligible for analysis, 608 of whom developed POD, for a cumulative incidence of 21%. This pooled analysis suggested the statistically significant risk factors for POD were age, higher American Society of Anesthesiologists grade, lower preoperative Mini-Mental State Examination score, cognitive impairment, preoperative Katz-ADL score <6, preoperative and postoperative hypoalbuminemia, lower preoperative insulin-like growth factor-1 levels, and longer duration of anesthesia. CONCLUSION: POD is common in patients undergoing major abdominal surgery. This meta-analysis identified risk factors that may aid the early detection of POD and play a prominent role in preventing POD.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».