Unraveling the impact of frailty on postoperative delirium in elderly surgical patients: a systematic review and meta-analysis
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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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».