Effect of Enhanced Recovery After Surgery on the Prognosis of Patients With Hip Fractures: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hip fractures, predominantly occurring in the elderly, are a significant public health concern due to associated morbidity, disability, and mortality. Prolonged bed rest following the fracture often leads to complications, further threatening patient health. Enhanced recovery after surgery, a modern approach to postoperative care, is being explored for its potential to improve outcomes and quality of life in hip fracture patients. OBJECTIVE: This study investigates the impact of enhanced recovery after surgery on hip fracture patients. METHODS: In this systematic review, we addressed the PICO question: Does the enhanced recovery after surgery program reduce 1-year mortality, readmissions, and postoperative pain and improve Harris Hip Score compared with traditional care in elderly hip fracture patients? We searched key databases and gray literature and analyzed outcomes through a meta-analysis using RevMan, Stata, and the Newcastle-Ottawa Scale for quality assessment. RESULTS: Nine studies involving 10,359 patients were included. Compared with the control group, the enhanced recovery after surgery group showed significant reduction in length of stay (mean difference [MD] = -2.00; 95% confidence interval [CI] [-2.87, -1.14]; p < .0001) and overall complication rate (risk ratio [RR] = 0.76; 95% CI [0.67, 0.85]; p < .0001), with a lower delirium rate (RR = 0.42; 95% CI [0.26, 0.68]; p = .004). No significant differences were observed in Harris Hip Score, pain score, 1-year mortality, readmission rate, or incidences of urinary tract infection, respiratory tract infection, and deep vein thrombosis. CONCLUSION: Enhanced recovery after surgery is associated with reduced length of stay, complication rate, and delirium rate in hip fracture patients.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».