Kırılgan Cerrahi Hastalarda Ameliyat Öncesi Çok Bileşenli Müdahalelerin Rolü: Literatür İncelemesi
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".