Unraveling the impact of frailty on postoperative delirium in elderly surgical patients: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle