Correlation analysis between plasma biomarkers albumin, fibrinogen, and their ratio with postoperative delirium in patients undergoing non-cardiac surgery: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This meta-analysis aimed to investigate the correlation between plasma biomarkers, such as albumin and fibrinogen, and their ratio with postoperative delirium (POD) in patients undergoing non-cardiac surgery.Methods: Relevant observational cohort studies were systematically searched in PubMed, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane Library databases as of March 2023.This meta-analysis was conducted using RevMan 5.4.1 and Stata 15.0 software.For continuous variables with non-uniform units, the standardized mean difference (SMD) and 95% confidence intervals (CIs) were used; otherwise, the mean difference (MD) and 95% CIs were employed.The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was applied to assess the quality of included literature.Results: Eighteen studies encompassing 7,011 patients were included.The meta-analysis revealed significantly lower albumin levels (sixteen studies, 5,813 patients, SMD = -0.45,95% CI = -0.64 to -0.26, P < 0.00001, I 2 = 80%) and albumin-fibrinogen ratio (AFR) (four studies, 824 patients, MD = -0.62,95% CI = -0.76 to -0.48, P = 0.56, I 2 = 0%) in the delirious group.Conversely, higher fibrinogen concentrations (two studies, 441 patients, MD = 0.13, 95% CI = 0.02 to 0.24, P = 0.69, I 2 = 0%) were observed in the delirious group.Due to high heterogeneity in albumin levels (P < 0.00001, I 2 = 80%), we conducted a subgroup and sensitivity analysis, and confirmed that the association of albumin levels was not influenced by surgery type, design or delirium evaluation instruments.Conclusions: Preoperative albumin, fibrinogen and AFR levels were associated with POD, potentially aiding in identifying high-risk patients and playing a key 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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».