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Enregistrement W4412493499 · doi:10.1371/journal.pone.0328282

Risk factors for intraoperative hypothermia during laparoscopic surgery: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4412493499 sur OpenAlexaboutno aff
H.R. Wang, Alei Wang, Xiaoyan Song, Jianying Luo, Peihong Zhang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermal Regulation in Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisOdds ratioConfidence intervalLaparoscopic surgeryMEDLINEAbdominal surgeryLaparoscopySurgeryAnesthesiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To systematically evaluate the risk factors for intraoperative hypothermia in patients undergoing laparoscopic surgery globally; and to provide information on how to prevent complications and, should they occur, how to intervene. METHODS: This study was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; No. CRD42024555506). We searched the following databases: PubMed, Cumulative Index of Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), Web of Science Core Collection, EMBASE, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and Wanfang. Data on risk factors for hypothermia during laparoscopic surgery were systematically collected through June 1, 2024. After evaluating references that met Newcastle-Ottawa scale (NOS) or Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) inclusion criteria, we performed a meta-analysis of the extracted data using RevMan version 5.4. RESULTS: We included 11 studies with a cumulative sample size of 3550 cases and extracted 14 risk factors. Meta-analysis results showed that age (odds ratio [OR], 1.02; 95% confidence interval [CI], 1.00-1.03; P = 0.04), total amount of intraoperative CO2 injected into the abdominal cavity > 200 L (OR, 1.5; 95% CI, 1.30-1.81; P < 0.001), duration of operation > 120 min (OR, 2.32; 95% CI, 2.03-2.65; P < 0.001), duration of anesthesia > 150 min (OR, 1.55; 95% CI, 1.26-1.92; P < 0.001), intravenous (IV)-fluid volume>1500 mL (OR = 1.77; 95% CI, 1.48-2.12; P < 0.001), and intraoperative blood loss ≥ 150 mL (OR, 1.66; 95% CI, 1.27-2.17; P < 0.001) were risk factors for intraoperative hypothermia. CONCLUSIONS: We found that age, total amount of CO2 injected into the abdominal cavity during the operation, operation duration, anesthesia duration, IV-fluid volume, and intraoperative blood loss to be risk factors for intraoperative hypothermia in patients undergoing laparoscopic surgery. Given the limitations of the available literature's quantity and quality, our conclusions should be verified by higher-quality studies.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,044
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations2
Publié2025
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