Risk factors for intraoperative hypothermia during laparoscopic surgery: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| 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 ».