Kırılgan Cerrahi Hastalarda Ameliyat Öncesi Çok Bileşenli Müdahalelerin Rolü: Literatür İncelemesi
Notice bibliographique
Résumé
Soyut Amaç: Bu derlemenin amacı, kırılgan cerrahi hastalarına uygulanan bakım müdahalelerinin etkinliğini, kırılganlık düzeyleri ve ameliyat sonrası iyileşme sonuçları üzerindeki etkilerine odaklanarak değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Google Scholar, PubMed, ScienceDirect, EBSCO ve SCOPUS veri tabanlarında 2015-2025 yılları arasında yayınlanmış 3.474 çalışmanın taranmasıyla sistematik bir inceleme yürütüldü . Dahil etme kriterlerini karşılayan on iki randomize kontrollü çalışma analiz edildi. Bulgular: İncelenen on iki çalışma arasında, ameliyat öncesi kırılganlık değerlendirmesi genellikle Edmonton Kırılganlık Ölçeği, Groningen Kırılganlık Göstergesi ve Fried Kırılganlık Fenotipi gibi geçerliliği kanıtlanmış araçlar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Cerrahi popülasyonlarda beslenme optimizasyonu, fiziksel egzersiz, psikososyal destek ve hasta eğitimi gibi çeşitli çok bileşenli müdahale programları uygulanmıştır. Çoğu çalışmada, müdahale gruplarında kırılganlık düzeyleri sabit kalmış veya iyileşmişken, kontrol gruplarında zamanla kırılganlıkta bir artış gözlenmiştir. Çok bileşenli müdahaleler, tek bileşenli yaklaşımlara kıyasla kırılganlığı azaltmada ve ameliyat sonrası iyileşmeyi hızlandırmada daha etkili olmuştur. Sonuç: Rutin kırılganlık taraması ve kişiye özel, çok bileşenli ameliyat öncesi müdahalelerin uygulanması, kırılgan hastalarda cerrahi sonuçların iyileştirilmesi için hayati önem taşımaktadır. Gelecekteki araştırmalar, kanıta dayalı perioperatif hemşirelik uygulamalarını güçlendirmek için bu kapsamlı bakım stratejilerinin uzun vadeli etkilerini ve maliyet etkinliğini incelemeye odaklanmalıdır.
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 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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».