Perioperative optimization in major abdominal surgery: impact of hemodynamic and metabolic management protocols in patients with critical comorbidities: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: patients with critical comorbidities undergoing major abdominal surgery face elevated risks of complications due to reduced physiological reserve. Hemodynamic and metabolic optimization strategies, including goal-directed fluid therapy and glycemic or nutritional protocols, may improve perioperative outcomes. This systematic review evaluates the effectiveness of such interventions in high-risk patients.Methodology: a systematic search was performed in PubMed, Google Scholar and Cochrane Library up to May 2025. Eligible studies included randomized controlled trials and cohort observational studies. Risk of bias was assessed using the Cochrane RoB 2.0 tool for RCTs and the Newcastle–Ottawa Scale for observational studies. Two reviewers independently screened and extracted data.Results: seventeen studies evaluated hemodynamic and metabolic optimization in high-risk abdominal surgery. Hemodynamic strategies—such as goal-directed fluid therapy guided by cardiac index or stroke volume variation—were associated with reductions in 30-day mortality (15.5% vs. 21.8%, p=0.005), complications, ICU admissions, and length of stay in several trials. However, outcomes were inconsistent across studies, with some showing no significant benefits. Metabolic optimization, including glycemic control and individualized nutrition, improved nitrogen balance, body composition, glycemic targets, and reduced liver dysfunction. Malnutrition was linked to increased complications and prolonged hospital stay. While many interventions showed promising results, variability in study designs and outcomes limits definitive conclusions.Conclusion: hemodynamic and metabolic optimization may improve outcomes in high-risk abdominal surgery, though effects vary. Multimodal strategies targeting fluid balance, glycemic control, and nutrition appear beneficial.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».