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Enregistrement W4408206110 · doi:10.1186/s12871-025-02994-3

Unraveling the impact of frailty on postoperative delirium in elderly surgical patients: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4408206110 sur OpenAlexaboutno aff
Haotian Wu, Siyi Yan, Han Cao, Chunyu Feng, Huan Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Anesthesiology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliriumMedicineMeta-analysisAnesthesiologySubgroup analysisOdds ratioPsychological interventionMEDLINEConfidence intervalIncidence (geometry)Intensive care medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frailty has been consistently implicated as a pivotal factor in the onset of delirium following anesthesia and surgery. Nonetheless, a comprehensive understanding of the relationship between frailty and delirium remains to be elucidated. This study addresses that knowledge gap. METHODS: A comprehensive search of literature databases identified 43 relevant studies involving 14,441 participants. The studies were subjected to a rigorous quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale. Statistical analysis was conducted using Review Manager (v5.4.1), including subgroup and sensitivity analyses. RESULTS: = 46.7%). The baseline frailty rate was 34.0% (4,910/14,441), while the overall incidence of postoperative delirium was 20% (2,783/14,441). Subgroup analyses based on characteristics such as race, frailty-assessment tools, and surgical types were conducted to explore potential sources of heterogeneity. This meta-analysis provided compelling evidence supporting a notable link between preoperative physical frailty and an increased risk of postoperative delirium in older surgical patients. Early identification through frailty screening can enable targeted interventions, potentially enhancing overall management and individualized treatment. Integrating frailty assessment into preoperative evaluation may improve predictive accuracy in surgical planning and anesthesia management. CONCLUSIONS: Future research could focus on optimizing the integration of frailty assessment into preoperative protocols for timely intervention and improved patient outcomes. TRIAL REGISTRATION: The review protocol was registered with PROSPERO (CRD42023390486), date of registration: Aug 11, 2023.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,035
Bibliométrie0,0080,008
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)0,0040,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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