Perioperative adverse events in patients with obstructive sleep apnea undergoing ambulatory ENT surgery: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with obstructive sleep apnea (OSA) may be at increased risk for adverse events during ambulatory otorhinolaryngologic (ear, nose, and throat, [ENT]) surgery. There remains a gap in the literature quantifying these risks. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the incidence of perioperative complications among patients with OSA undergoing ambulatory ENT surgeries. METHODS: We systematically searched five databases from inception until February 2024 for studies on adult OSA patients undergoing ambulatory ENT surgeries. Primary outcomes included rates of composite adverse events, same-day admissions, emergency department (ED) visits, and readmissions. Meta-analysis, sensitivity analyses, and meta-regression were performed. RESULTS: Sixteen studies (5453 patients) were included. The pooled incidence of composite adverse events was 10 % (95 % CI 7-14 %), with 12 % requiring same-day admission, 7 % presenting to the ED, and a 3 % readmission rate. Adverse events were mostly bleeding, pain, and dehydration. Expansion sphincter pharyngoplasty and other combined/multi-level procedures were generally associated with the most complications. CONCLUSION: Our findings suggest that ENT procedures may be safely performed in ambulatory settings in appropriately selected patients with OSA. Improved patient selection and perioperative management may reduce complications, and careful risk stratification remains essential, particularly for combined/multi-level airway surgeries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».