Does performing cardiac surgery after hours impact postoperative outcomes? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: There has been concern regarding the safety of cardiac surgical intervention during off-hours. Sleep deprivation, resource limitations, and an increased case urgency have been postulated to increase off-hours surgical risk, although outcomes are inconsistent in the existing literature. In this systematic review and meta-analysis, we review the literature comparing patients undergoing cardiac surgery during on and off-hours. EVIDENCE ACQUISITION: PubMed and Embase were systematically searched for literature published from January 2000-September 2023, comparing outcomes of patients undergoing cardiac surgery during on and off-hours. Overall, 3540 manuscript titles and abstracts were screened and 11 articles were included. EVIDENCE SYNTHESIS: Overall aggregate analysis indicated no significant differences in rates of in-hospital mortality(OR 1.04; 95% CI, 0.41-2.63; P=0.93) and perioperative morbidity, including stroke (P=0.52), reoperation (P=0.92), major bleeding (P=0.10), and renal complications (P=0.55). Composite rates of sternal wound infection favored on-hours surgery (P=0.01). CONCLUSIONS: Although inferior outcomes in patients undergoing cardiac surgery during off-hours have been noted, aggregate analysis largely revealed equivalent perioperative morbidity and mortality during on and off-hours surgery, although with the exclusion of one outlier study in-hospital mortality and reoperation favored on-hours surgery. Heterogeneity in outcomes is likely multifactorial, with surgical staff fatigue, patient preoperative risk, clinical setting, and resource limitations all contributing. Further investigation is required directly comparing emergent cardiac surgical intervention during on-hours and off-hours controlling for baseline surgical risk to elucidate the true impact of timing of surgery on postoperative outcomes.
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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 | 0,028 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,050 | 0,124 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».