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Enregistrement W1994467299 · doi:10.1097/sla.0000000000001067

Development of an Enhanced Recovery After Surgery Guideline and Implementation Strategy Based on the Knowledge-to-action Cycle

2015· article· en· W1994467299 sur OpenAlexaffabout
Robin S. McLeod, Mary-Anne Aarts, Frances Chung, Cagla Eskicioglu, Shawn Forbes, Lesley Gotlib Conn, Stuart A. McCluskey, Marg McKenzie, Beverly Morningstar, Allan Okrainec, Emily Pearsall, Jason Sawyer, Naveed Siddique, Trevor Wood

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto East General HospitalCanadian Institutes of Health ResearchCancer Care OntarioSunnybrook HospitalMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineAuditMultidisciplinary approachPsychological interventionPatient safetyPerioperativeNursingClinical PracticePDCAProcess managementMedical emergencyQuality managementHealth careOperations managementSurgeryManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols have been shown to increase recovery, decrease complications, and reduce length of stay. However, they are difficult to implement. OBJECTIVE: To develop and implement an ERAS clinical practice guideline (CPG) at multiple hospitals. METHODS: A tailored strategy based on the Knowledge-to-action (KTA) cycle was used to develop and implement an ERAS CPG at 15 academic hospitals in Canada. This included an initial audit to identify gaps and interviews to assess barriers and enablers to implementation. Implementation included development of an ERAS guideline by a multidisciplinary group, communities of practice led by multidiscipline champions (surgeons, anesthesiologists, and nurses) both provincially and locally, educational tools, and clinical pathways as well as audit and feedback. RESULTS: The initial audit revealed there was greater than 75% compliance in only 2 of 18 CPG recommendations. Main themes identified by stakeholders were that the CPG must be based on best evidence, there must be increased communication and collaboration among perioperative team members, and patient education is essential. ERAS and Pain Management CPGs were developed by a multidisciplinary team and have been adopted at all hospitals. Preliminary data from more than 1000 patients show that the uptake of recommended interventions varies but despite this, mean length of stay has decreased with low readmission rates and adverse events. CONCLUSIONS: On the basis of short-term findings, our results suggest that a tailored implementation strategy based on the KTA cycle can be used to successfully implement an ERAS program at multiple sites.

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)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations141
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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