Processes of Care in Autogenous Breast Reconstruction with Pedicled TRAM Flaps
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A multidisciplinary patient care plan was developed to facilitate early discharge following autogenous breast reconstruction and included (1) preadmission patient education, (2) perioperative multimodal pain management, (3) intraoperative nerve blocks, and (4) postdischarge telephone advice. This study evaluated the success of this care plan in the first 18 months after its implementation. METHODS: A retrospective cohort study of all consecutive women undergoing pedicled transverse rectus abdominis myocutaneous (TRAM) flap breast reconstruction (November of 2009 to May of 2011) was performed. The primary outcome was time to discharge; secondary outcomes included complications, readmission, and self-report pain at discharge. Predictors of discharge time were analyzed using stepwise multivariable regression modeling. RESULTS: Ninety-one women (mean age, 50.0 ± 8.5 years) underwent pedicled TRAM flap reconstruction (76 percent unilateral and 81 percent delayed), with 77 percent receiving the intended multimodal analgesia protocol. Mean time to discharge was 38.7 ± 27.6 hours. Overall, 40 percent of patients were discharged within 24 hours, but successful early discharge increased significantly over the study period. Key predictors of shorter time to discharge were use of multimodal analgesia, lower American Society of Anesthesiologists class, and surgery more than 6 months after implementation of the care plan. CONCLUSIONS: The authors' initial experience has supported the safety and feasibility of expedited discharge following pedicled TRAM flap breast reconstruction, with adherence to the authors' care plan improving steadily over the study period. Multimodal pain management proved a key modifiable factor in facilitating early discharge. A prospective study is currently underway to evaluate patient-reported quality of recovery following ambulatory surgery in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».