Risk factors for incident delirium among urological patients: a systematic review and meta-analysis with GRADE summary of findings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Post-operative delirium is an important, yet under-researched complication of surgery. Patients undergoing urological surgery may be at especially high risk of POD, as they are often older, and interventions can be associated with conditions that trigger delirium. The main aim of this systematic review was to evaluate the available evidence for risk factors in this patient group. Methods Five databases were searched (MEDLINE, Web of Science, EMBASE, CINAHL and PsychInfo) between January 1987 and June 2019. The Newcastle–Ottawa Scale was used to assess for risk of bias. Pooled odds ratio or mean difference (MD) for individual risk factors were estimated using the Mantel–Haenzel and inverse variance methods. Results Seven articles met the inclusion criteria, giving a total population of 1937. The incidence of POD ranged from 5 to 29%. Three studies were deemed low risk of bias and four at a high risk of bias. Nine risk factors were suitable for meta-analysis, with age (MD 4.314 95% CI 1.597, 7.032 p = 0.002) and the clock drawing test (MD − 2.443 95% CI − 3.029, − 1.857 p
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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 | 0,013 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,005 | 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 ».