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Enregistrement W4391754946 · doi:10.1186/s13037-023-00387-4

The impact of mental state altering medications on preventable falls after total hip or total knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391754946 sur OpenAlexaboutno aff
Elsbeth J. Wesselink, Marinus van der Vegt, Sharon Remmelzwaal, Sebastiaan M. Bossers, Eric J. F. Franssen, Eleonora L. Swart, Christa Boer, Marcel A. de Leeuw

Notice bibliographique

RevuePatient Safety in Surgery · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisArthroplastyMEDLINECohort studyRandomized controlled trialPhysical therapySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Joint replacement surgery of the lower extremities are common procedures in elderly persons who are at increased risk of postoperative falls. The use of mental state altering medications, such as opioids, antidepressants or benzodiazepines, can further contribute to impaired balance and risk of falls. The objective of the current systematic review was to evaluate the risk of the use of mental state altering medications on postoperative falls in patients undergoing total hip arthroplasty (THA) or total knee arthroplasty (TKA). METHODS: A comprehensive search of Medline, Embase and Cochrane Controlled Trials Register was conducted from 1 October 1975 to 1 September 2021. The search was repeated in may 2023 and conducted from 1 October 1975 to 1 June 2023. Clinical trials that evaluated the risk of medication on postoperative THA and TKA falls were eligible for inclusion. Articles were evaluated independently by two researchers for risk of bias using the Newcastle-Ottawa Scale. A meta-analysis was performed to determine the potential effect of postoperative use of mental state altering medications on the risk of falls. Lastly, a qualitative synthesis was conducted for preoperative mental state altering medications use. RESULTS: Seven cohort studies were included, of which five studies focussed on the postoperative use of mental state altering medications and two investigated the preoperative use. Meta-analysis was performed for the postoperative mental state altering medications use. The postoperative use of mental state altering medications was associated with fall incidents (OR: 1.81; 95% CI: 1.04; 3.17) (p < 0.01) after THA and TKA. The preoperative use of opioids > 6 months was associated with a higher risk of fall incidents, whereas a preoperative opioid prescription up to 3 months before a major arthroplasty had a similar risk as opioid-naïve patients. CONCLUSIONS: The postoperative use of mental state altering medications increases the risk of postoperative falls after THA and TKA. Prior to surgery, orthopaedic surgeons and anaesthesiologists should be aware of the associated risks in order to prevent postoperative falls and associated injuries.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,040
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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