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Enregistrement W4412134829 · doi:10.5498/wjp.v15.i7.104812

Meta-analysis of the incidence and risk factors of postoperative delirium in organ transplant patients

2025· article· en· W4412134829 sur OpenAlexaboutno aff
Jun Liu, Pengfei Qiao, Li Huang, Fei Liu, Yue Liu, Tingting Jia, Hongliang Wang

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntensive Care Unit Cognitive Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOrgan transplantationOdds ratioIncidence (geometry)TransplantationInternal medicineRandomized controlled trialLiver transplantationMeta-analysisConfidence intervalLung transplantationObservational studySurgeryIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a concerning complication of organ transplantation. With organ transplantation offering hope to patients with end-stage organ disease, understanding the incidence and risk factors of POD is crucial, as it can significantly affect patients' prognosis and healthcare costs. AIM: To systematically evaluate the incidence and risk factors of POD following organ transplantation to facilitate clinical prevention and optimize patient management and prognosis. METHODS: Multiple databases such as PubMed and their reference lists were comprehensively searched using a combination of keywords related to organ transplantation and POD. Relevant observational studies on patients who had undergone solid organ transplantation and randomized controlled trials containing relevant analyses were included. Duplicated, data-deficient, non-English, and non-original data studies were excluded. Data were extracted independently by two researchers and then cross-checked. The Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of the included studies. RevMan 5.3 was employed for data analysis. The pooled incidence of POD was calculated according to the data type, and the fixed or random effect model was employed to analyze risk factors based on heterogeneity. Subsequently, sensitivity analysis and publication bias assessments were performed. RESULTS: A total of 39 relevant literatures were included. The overall incidence of POD in the organ transplant group was 20% [95% confidence interval (CI): 18%-22%]; liver transplant group, 22% (95%CI: 17%-26%); lung transplant group, 34% (95%CI: 23%-45%); and kidney transplant group, 6% (95%CI: 2%-10%). Primary graft dysfunction increased the POD risk, with a pooled odds ratio (OR) (95%CI) of 1.78 (1.09-2.91). A history of hepatic encephalopathy increased the POD risk, with a pooled OR (95%CI) of 3.19 (2.30-4.43). The higher the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II score, the greater the POD risk, with a pooled OR (95%CI) of 1.52 (1.09-2.12). A history of alcohol abuse increased the POD risk, with a pooled OR (95%CI) of 2.84 (1.74-4.65). Thus, the higher the model for end-stage liver disease score, the greater the POD risk, with a pooled OR (95%CI) of 2.49 (1.14-5.43). POD was more likely to develop in patients with preoperative infections, with a pooled OR (95%CI) of 2.78 (1.56-4.97). The use of diuretics increased the POD risk, with a pooled OR (95%CI) of 2.36 (1.38-4.04). CONCLUSION: In this study, the overall incidence of POD in patients who underwent organ transplantation is 20%. The incidence varies among different types of organ transplantation, and multiple factors can increase the POD risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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