Incidence and Predictors of Postoperative Delirium in Patients Undergoing Elective Hip and Knee Arthroplasty: A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Postoperative delirium has not been well explored in patients undergoing elective hip and knee arthroplasty. This study assessed the incidence of delirium in these patients in the postanesthetic care unit (PACU) and throughout their hospital admission. Predictors of postoperative delirium and impact of delirium on length of stay were also analyzed. Methods: This prospective observational study recruited patients (n = 978) with normal cognitive function presenting for elective primary hip or knee arthroplasty at a single tertiary academic center. Delirium was assessed using the Nursing Delirium Scoring Scale (NuDESC) in the PACU, and twice daily after that on postoperative days 1, 2 and 3, or until discharge, whichever came first. Results: In total, 26 (2.7%) patients developed delirium postoperatively. Unadjusted logistic regression analyses revealed that age; history of cardiovascular, central nervous system, hematologic, endocrinologic, psychiatric disease; postoperative opioid use; and ASA level were associated with an increased risk of delirium, with odds ratios (95% confidence interval) of 1.7 (1.35 to 2.11), 3.6 (1.09 to 12.25), 3.5 (1.53 to 8.03), 2.7 (1.09 to 6.45), 2.3 (1.04 to 4.97), 4.7 (2.10 to 10.70), 0.4 (0.17 to 0.89), and 2.37 (1.05 to 5.33), respectively. A Mann–Whitney U test showed no difference in PACU or hospital length of stay between patients who did and did not have delirium in the PACU (within the first hour). Conclusions: Age, ASA > 3, a history of cardiovascular disease, central nervous system disease, hematologic disease, endocrinologic disease, psychiatric disease and postoperative opioid use are individually associated with postoperative delirium. A future study with an even larger sample size is needed to further evaluate these factors in an adjusted analysis.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».