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Enregistrement W4410892862 · doi:10.62463/surgery.180

Interventions to reduce short term post-operative mortality in Low- and Middle-Income Countries: A Protocol for a Systematic Review of randomised controlled trials.

2025· review· en· W4410892862 sur OpenAlexaff
L Phelan, Mafalda Sampaio-Alves, Anita Eseenam Agbeko, Parvez Haque, Dmitri Nepogodiev, Aneel Bhangu, James Glasbey

Notice bibliographique

RevueImpact Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Psychological interventionTerm (time)MedicineRandomized controlled trialLow and middle income countriesIntensive care medicineDeveloping countryAlternative medicineSurgeryEconomicsPsychiatryEconomic growthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Post-operative mortality is the third leading cause of death worldwide. Patients in low- and middle-income countries (LMIC) are at disproportionately increased risk, and it is likely that many deaths are avoidable and preventable. We aim to consolidate evidence on interventions tested in a randomised setting to reduce short term post-operative mortality following non-cardiac surgery in LMICs. Methods: We will conduct a systematic review of all randomised controlled trials of interventions aimed at reducing short term post-operative mortality in Low- and Middle-Income countries. Short term mortality is defined as within 90 days of surgery. Trials will be included if they pertain to non-cardiac surgery in both elective and emergency settings and report mortality as their primary outcome. If trials are conducted across multiple countries, we will include them if we are able to extract the LMIC data separately. Our primary aim is to consolidate evidence on interventions tested in a randomised setting to reduce short term post-operative mortality. We will achieve this by several secondary outcomes which are to identify the number of RCTs of interventions tested in this context; describe the interventions, their components, and their timing on the patient pathway; the geographical location the trials were conducted and the adherence to the interventions. Finally, we will describe the impact on mortality of the interventions. Study selection will follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Data on individual components of each intervention will be collected and thematically coded and grouped. We will use these groupings to map each intervention across the surgical pathway from the pre-operative phase and decision for surgery to postoperative rehabilitation. Formal ethical approval is not required as primary data will not be collected. Discussion: Despite reductions in perioperative mortality globally in the last 50 years, post-operative mortality is the third leading cause of death, with 4.2 million people dying within 30 days of an operation each year. This systematic review will identify and discuss interventions tested in a randomised setting to reduce short-term post-operative mortality following non-cardiac surgery in LMICs. This will inform future trial design by identifying successful interventions or knowledge gaps in the patient pathway in which interventions have not been tested. Prospero registration number: CRD42024604760

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)0,163
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,193
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1630,193
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,027
Bibliométrie0,0140,018
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0070,007
Intégrité de la recherche0,0120,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,011

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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