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Enregistrement W4387705126 · doi:10.1186/s12883-023-03418-w

Incidence and risk factors for postoperative delirium after head and neck cancer surgery: an updated meta-analysis

2023· review· en· W4387705126 sur OpenAlexaboutno aff
Bo Dong, Dongdong Yu, Li Jiang, Meinv Liu, Jianli Li

Notice bibliographique

RevueBMC Neurology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHebei Provincial Key Research Projects
Mots-clésMedicineNeurosurgeryHead and neck cancerIncidence (geometry)Meta-analysisHead and neck surgeryOtorhinolaryngologyDeliriumNeurologySurgeryNeurochemistryHead and neckGeneral surgeryIntensive care medicineInternal medicineRadiation therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a frequent neurologic dysfunction that often leads to more negative outcomes. Early identification of patients who are vulnerable to POD and early implementation of appropriate management strategies could decrease its occurrence and improve patient prognosis. Therefore, this meta-analysis comprehensively and quantitatively summarized the prevalence and related predictive factors of POD in head and neck cancer surgical patients. METHODS: PubMed, Embase, and Cochrane Library were searched for observational studies that reported the prevalence and risk factors for POD after head and neck cancer surgery and were published from their inception until December 31, 2022. Two reviewers independently selected qualified articles and extracted data. The qualities of related papers were assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). RevMan 5.3 and Stata 15.0 were applied to analysis the data and conduct the meta-analysis. RESULTS: = 93.2%). The results of this pooled analysis demonstrated that the statistically significant risk factors for POD were increased age (OR: 1.05, 95% CI: 1.03-1.07, P < 0.001), age > 75 years (OR: 6.52, 95% CI: 3.07-13.87, P < 0.001), male sex (OR: 2.29, 95% CI: 1.06-4.97, P = 0.04), higher American Society of Anesthesiologists grade (OR: 2.19, 95% CI: 1.44-3.33, P < 0.001), diabetes mellitus (OR: 2.73, 95% CI: 1.24-6.01, P = 0.01), and history of smoking (OR: 2.74, 95% CI: 1.13-6.65, P = 0.03). CONCLUSIONS: POD frequently occurs after head and neck cancer surgery. Several independent predictors for POD were identified, which might contribute to identifying patients at high risk for POD and play a prominent role in preventing POD in patients following head and neck cancer surgery.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,062
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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