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Enregistrement W4411438479 · doi:10.1097/aln.0000000000005626

Association between Preoperative Depression and Length of Stay after Major Surgery: A Systematic Review and Meta-analysis

2025· review· en· W4411438479 sur OpenAlexaff
L. Kremic, Arzina Jaffer, Krisha Patel, Yuanxin Xue, Julian F. Daza, Jessica Petricca, Maggie Xiao, Bianca Pivetta, Karim S. Ladha, Duminda N. Wijeysundera, Calvin Diep

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaWomen's College HospitalQueen's UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisDepression (economics)Odds ratioMEDLINEDeliriumProspective cohort studyPreoperative careInternal medicineSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preoperative depression is common among surgical patients and is associated with undesirable outcomes, such as pain and delirium in the immediate postoperative period. It is unclear whether depression also leads to longer postsurgical hospitalization. This review aimed to evaluate the association between preoperative depression and postoperative length of stay. METHODS: A systematic review and a meta-analysis of studies were conducted that reported postsurgical length of stay in adult patients with preoperative depression who underwent inpatient surgery. The study was preregistered with PROSPERO (identification No. CRD42022296532). The Medline, Embase, Cochrane Controlled Register of Trials, and PsycINFO databases were searched from inception to June 30, 2023. The primary outcome was the mean difference in postoperative length of stay between patients with and without depression, which was pooled using multilevel random-effects meta-analysis. Secondary outcomes were unadjusted and adjusted odds ratios of extended length of stay in patients with depression, which were also pooled in meta-analyses. Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) was used to evaluate certainty, and Risk of Bias in Non-Randomised Studies - Exposure (ROBINS-E) was used to assess risk of bias. RESULTS: Of the 9,869 screened studies, 57 were included (n = 27,708,719 participants), of which 26 were prospective and 31 were retrospective. Patients with preoperative depression had a mean postoperative length of stay 0.98 days longer than those without (95% CI, 0.35 to 1.62). In secondary analyses, the unadjusted and adjusted odds ratios for an extended length of stay for patients with preoperative depression were 1.31 (95% CI, 0.94 to 1.82) and 1.27 (95% CI, 1.11 to 1.46), respectively. CONCLUSIONS: This meta-analysis demonstrated that patients with a history of depression or active depressive symptoms before surgery had longer postoperative hospitalization, although evidence was limited by risk of bias and publication bias. While preoperative screening for depression could potentially identify at-risk patients for targeted interventions, further research is needed to evaluate the efficacy of depression interventions in improving outcomes such as length of stay.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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