Risk factors for postoperative delirium in orthopedic surgery patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Postoperative delirium is a common and serious complication in orthopedic surgery patients, particularly in the elderly. This study aimed to systematically review and meta-analyze the risk factors associated with postoperative delirium in orthopedic surgery patients. METHODS: A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Cochrane Library, SpringerLink, Elsevier Science Direct, and CNKI databases from inception to October 2024. Studies reporting risk factors for postoperative delirium in orthopedic surgery patients were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and meta-analyses were performed using random-effects models to calculate pooled risk ratios (RR) and weighted mean differences (WMD) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: A total of 19 studies involving 4,410 patients were included. Significant risk factors for postoperative delirium included advanced age (WMD: 3.30 years, 95% CI: 0.59-6.01), male sex (RR: 1.12, 95% CI: 1.00-1.26), diabetes (RR: 1.76, 95% CI: 1.20-2.58), and preoperative cognitive dysfunction (RR: 1.98, 95% CI: 1.76-2.22). BMI was not significantly associated with delirium risk (WMD: -0.19, 95% CI: -0.84-0.46). The quality of the included studies was generally good, with NOS scores ranging from 6 to 8. CONCLUSION: This meta-analysis identified several significant risk factors for postoperative delirium in orthopedic surgery patients, including advanced age, male sex, diabetes, and preoperative cognitive dysfunction. These findings highlight the multifactorial nature of postoperative delirium and underscore the importance of comprehensive preoperative assessment to identify high-risk patients. Future research should focus on developing comprehensive risk prediction models that integrate both modifiable and non-modifiable risk factors to improve outcomes for patients undergoing orthopedic surgery.
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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 | 0,002 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».