Preoperative Concerns of Older Patients Undergoing Non-cardiac Surgery: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Older adults (≥ 50 years) possess unique preoperative concerns influenced by age-related needs, perceptions, and health status. When left unaddressed, these concerns are risk factors for postoperative morbidity and mortality. Despite the aging demographic, these concerns in older patients have not been systematically examined. This systematic review and meta-analysis aims to summarize the preoperative concerns of older patients. Methods Five databases were searched from January 1, 2000 to March 26, 2023. Studies with 1) patients ≥ 50 years undergoing non-cardiac surgery; 2) concerns identified preoperatively with validated instruments; 3) at least one preoperative concern reported (mean, degree or incidence of concern); 4) randomized controlled trials, prospective cohort, or cross-sectional studies were included. Concerns were classified into domains and subdomains. Meta-analysis was performed when two or more studies assessed concerns utilizing the same instrument. Results Seventeen studies with 1,777 patients were included. The mean age was 68.3 ± 9.9 years, with 51.4% female. Surgeries were classified as mixed, orthopedic (elective or emergent), and high-burden (abdominal, vascular, oncological). Concerns were categorized into domains: 1) anesthesia, 2) surgery, 3) pain, 4) complications, 5) medical experience, 6) recovery and rehabilitation, and 7) impact on daily life. Patients reported a greater degree of anxiety relating to surgery than anesthesia: 1.54 (95% CI: 1.12-1.95, P<0.00001). The top three concerns across all surgeries (mixed, orthopedic, and high-burden) were complications, pain, and rehabilitation/recovery. Pain and complications were the greatest concerns in elective orthopedic procedures and emergent procedures, respectively. In high-burden surgeries, patients were primarily concerned about complications. Conclusion Surgery-related concerns were 50% greater than anesthesia-related concerns. The three main concerns in older patients were complications, pain, and rehabilitation/recovery. The top concerns varied among specific surgical types. These findings emphasize the importance of tailoring preoperative counseling to address specific fears of each surgical population.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».