PREDICTORS OF POST-SURGICAL PULMONARY COMPLICATIONS AND STRATEGIES FOR RISK REDUCTION
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative pulmonary complications (PPCs) are a major cause of morbidity and extended hospital stays following major surgical procedures. Despite advances in perioperative care, the incidence of PPCs remains high, largely due to multifactorial patient and procedural risks. Although numerous studies have explored individual predictors, a comprehensive synthesis of the most critical preoperative and intraoperative factors is lacking, necessitating a systematic review to inform clinical practice and policy. Objective: This systematic review aims to identify and synthesize key preoperative and intraoperative predictors of postoperative pulmonary complications and to highlight evidence-based strategies for improving cardiopulmonary recovery after surgery. Methods: A systematic review was conducted according to PRISMA guidelines. Four databases (PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library) were searched for studies published between January 2018 and March 2024. Inclusion criteria comprised randomized controlled trials and observational studies involving adult surgical patients that reported on preoperative/intraoperative predictors and pulmonary outcomes. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool and Newcastle-Ottawa Scale. A narrative synthesis was performed due to heterogeneity in study designs and outcome measures. Results: Eight studies involving over 23,000 patients were included. Advanced age, low preoperative oxygen saturation, COPD, and high ARISCAT scores were consistently identified as significant preoperative risk factors. Intraoperative predictors such as large tidal volumes without PEEP, excessive fluid administration, and incomplete neuromuscular blockade reversal were associated with increased PPC incidence (p < 0.05 across multiple studies). Evidence quality was generally high, although variability in study populations and outcome definitions limited quantitative synthesis. Conclusion: Preoperative risk assessment and optimization, along with intraoperative strategies such as lung-protective ventilation, fluid management, and neuromuscular monitoring, are critical to reducing PPCs. While current evidence is robust, future research should focus on standardizing outcome measures and evaluating the effectiveness of targeted interventions in high-risk populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».