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Enregistrement W4405763678 · doi:10.1016/j.jnha.2024.100457

Sarcopenia and risk of postoperative pneumonia: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4405763678 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoyu Shu, Quhong Song, Xiaoli Huang, Tianjiao Tang, Li Huang, Yanli Zhao, Taiping Lin, Ping Xu, Pingjing Yu, Jirong Yue

Notice bibliographique

RevueThe journal of nutrition health & aging · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversityNational Key Research and Development Program of ChinaHealth Department of Sichuan ProvinceSichuan University
Mots-clésSarcopeniaMeta-analysisPneumoniaMedicineSystematic reviewIntensive care medicineMEDLINEInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This study was the first study utilizing the quantitative analysis method to explore the impact of preoperative sarcopenia on postoperative pneumonia. • Meta-analysis revealed that individuals with sarcopenia faced a 2.62 times higher risk of postoperative pneumonia compared to those without sarcopenia. • This study holds significant clinical guidance for surgical patients: preventions and interventions targeting sarcopenia should be considered to improve outcomes. Identifying patients at risk for postoperative pneumonia and preventing it in advance is crucial for improving the prognoses of patients undergoing surgery. This review aimed to interpret the predictive value of sarcopenia on postoperative pneumonia. Science Citation Index Expanded (SCIE), Embase, Medline, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched from inception to August 2nd, 2023 to retrieve eligible studies. The risk of bias was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). For each study, we computed the odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) for postoperative pneumonia in patients with and without preoperative sarcopenia, and the I-squared (I 2 ) test was employed to estimate heterogeneity. The search identified 6530 studies, and 32 studies including 114,532 participants were analyzed in this review. In most of the studies included, the risk of bias was moderate. The most reported surgical site was the chest and abdomen, followed by the abdomen, chest, limbs and spine, and head and neck. Overall, patients with preoperative sarcopenia have a 2.62-fold increased risk of developing postoperative pneumonia compared to non-sarcopenic patients [OR 2.62 (I 2 = 67.5%, 95%CI 2.04–3.37). Subgroup analysis focusing on different surgical sites revealed that sarcopenia has the strongest predictive effect on postoperative pneumonia following abdominal surgery (OR 4.69, I 2 = 0, 95% CI 3.06–7.19). Subgroup analyses targeting different types of research revealed that sarcopenia has a stronger predictive effect on postoperative pneumonia in prospective studies (OR 5.84 vs. 2.22). Our research findings indicate that preoperative sarcopenia significantly increases the risk of postoperative pneumonia. Future high-quality prospective studies and intervention studies are needed to validate the relationship between sarcopenia and postoperative pneumonia and improve patient outcomes.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,038
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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