Algorithm based patient care protocol to optimize patient care and inpatient stay in head and neck free flap patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if rigid adherence (where medically appropriate) to an algorithm/checklist-based patient care pathway can reduce the duration of hospitalization and complication rates in patients undergoing head and neck reconstruction with free tissue transfer. METHODS: Study design was a retrospective case-control study of patients undergoing major head and neck cancer resections and reconstruction at a tertiary referral centre. The intervention was rigid adherence to a pre-existing care pathway including flow algorithms and multidisciplinary checklists incorporated into patient charting and care orders. 157 patients were enrolled prospectively and were compared to 99 patients in a historical cohort. Patient charts were reviewed and information related to the patient, procedure, and post-operative course was extracted. The two groups were compared for number of major and minor complications (using the Clavien-Dindo system) and length of stay in hospital. RESULTS: Comparing pre- and post-intervention groups, no significant difference was identified in duration of hospital stay (21.5 days vs. 20.5 days, p = 0.750), the rate of major complications was significantly higher in the pre-intervention cohort (25.3% vs. 14.0%, p = 0.031), the rate of minor complications was not significantly higher (34.3% vs 30.8%, p = 0.610). CONCLUSION: Rigid adherence to our patient care pathway, and improved charting techniques including flow algorithms and multidisciplinary checklists has improved patient care by showing a significant reduction in the rate of major complications.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».