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Enregistrement W4416888253 · doi:10.1016/j.jatmed.2025.10.001

Anxiety and depression in non-cardiac surgical patients and associations with adverse outcomes: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4416888253 sur OpenAlexafffund
Jonathan Chung, Joshua Andrusiak, Sam Ali, Ellene Yan, Aparna Saripella, Frances Chung

Notice bibliographique

RevueJournal of Anesthesia and Translational Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western HospitalUniversity of OttawaUniversity Health NetworkCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity Health Network FoundationOntario Ministry of Health and Long-Term CareResMedResMed Foundation
Mots-clésDepression (economics)AnxietyAdverse effectMEDLINEDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Mental health disorders such as anxiety and depression are associated with advanced disease at presentation, reduced treatment uptake, and worse postoperative outcomes. Despite this, preoperative screening remains underutilized. This systematic review and meta-analysis aimed to characterize the prevalence of preoperative anxiety and depression in non-cardiac surgery patients and assess their associations with adverse postoperative outcomes. Methods: The protocol was registered with PROSPERO (CRD42024578357) and followed PRISMA guidelines. MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Database of Systematic Reviews, and CENTRAL were searched. All studies included were prospective cohorts that enrolled a minimum of 100 adults undergoing non-cardiac surgery, used validated preoperative mental health screening tools, and reported postoperative outcomes. Studies involving cardiac, neurosurgical, or bariatric procedures were excluded. Random-effects meta-analysis generated pooled prevalence, mean difference (MD), and odds ratios (OR) with 95 % confidence intervals (CI) and 95 % prediction intervals (PI). Results: Forty-six studies (n = 23,628; mean age 58.5 ± 19.2 years; 61 % female) met inclusion criteria. Pooled prevalence of anxiety was 26 % (95 % CI, 21 %-31 %; 95 % PI, 20 %-33 %; I² = 95 %) while depression was 23 % (95 % CI, 14 %-31 %; 95 % PI, 14 %-36 %; I² = 100 %). The prevalence of anxiety ranged from 19 % in orthopedic to 29 % in cancer surgery. It was associated with a greater hospital length of stay (MD 0.55 days; 95 % CI, 0.29-0.82; 95 % PI, -0.04-1.14; I² = 0 %). The prevalence of depression ranged from 17 % in orthopedic to 30 % in cancer surgery and 24 % in mixed surgery. Preoperative depression was associated with increased odds of postoperative delirium (OR 2.33; 95 % CI, 1.74-3.11; 95 % PI, 1.5-3.5; I² = 0 %). Conclusions: Anxiety and depression affect one-fifth of non-cardiac surgical patients, with highest prevalence in cancer surgery. Preoperative anxiety was associated with a greater hospital length of stay, while preoperative depression was associated with twofold risk of postoperative delirium. Therefore, routine preoperative mental health screening could identify high-risk patients and enable targeted perioperative interventions to reduce adverse outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,040
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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