Development of an evidence-based clinical pathway for patients undergoing pancreaticoduodenectomy.
Notice bibliographique
Résumé
130 Background: Pancreas cancer is the 4th cause of cancer death. Surgical resection is the optimal treatment. But pancreaticoduodenectomy (PD) is complex with high perioperative morbidity. Complications following PD have a negative effect on quality of life and survival. Clinical pathways (CPW) are quality improvement (QI) tools that standardize the processes of care. Our aim was to develop and implement an evidence-based CPW for PD in the province of Ontario, Canada. Methods: A CPW following PD was developed using the Knowledge-to-Action framework. All 9 high volume Hepato-Pancreato-Biliary (HPB) centers in Ontario were invited to participate in a needs assessments workshop to promote awareness and early agreement for a CPW. Enthusiasm for a CPW was confirmed. End user input was incorporated into a multidisciplinary CPW. Barriers and enablers to implementation were assessed. Evidentiary support for CPW elements was integrated into the final product. An active implementation strategy that addressed key barriers was developed to promote CPW adoption and adherence. Pilot testing was undertaken. CPW uptake, compliance, and impact on clinical outcomes were evaluated. Pilot results were used to design the final CPW product and implementation strategy. Results: The needs assessment confirmed variability of perioperative processes at all sites. Participants expressed interest for a CPW and consensus was obtained on essential CPW components. During a 15 month pilot phase, 83/122 (68%) of eligible patients were initiated on CPW. Subjects able to achieve the goals of the CPW had a shorter length of stay (7 vs 11 days), lower in-hospital complications (9, 22% vs 19, 45%) and readmission (6, 15% vs 11, 26%) compared to those who were unable to achieve CPW targets. The majority of CPW users reported that the CPW was easy to use (26, 93%) and did not adversely affect workload (20, 71%). Pilot data were used to finalize the strategy used to implement the CPW at all Ontario HPB centers. Conclusions: We report that introduction of a standardized CPW for complex cancer surgery is possible with early engagement of stakeholders. Initial results suggest that this standardized approach is safe and positively impact quality of surgical care.
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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 | 0,035 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».