Enhanced Recovery After Surgery (ERAS<sup>®</sup>) in Individuals with Diabetes: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Prevalence of diabetes in surgical patients is 10–40%. It is well recognized that they have higher rates of complications, and longer stays in hospital compared to patients without diabetes. Enhanced recovery after surgery (ERAS) is an evidence‐based multimodal surgical care pathway that improves postoperative complications and length of stay in patients without diabetes. This review evaluates the evidence on whether individuals with diabetes would benefit from ERAS implementation. Methods MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) and EMBASE searched with no language restrictions applied. Conference proceedings and bibliographies were reviewed. Experts in the field were contacted, and www.clinicaltrials.gov searched for ongoing trials. Selection criteria Randomized controlled trials (RCT) looking at individuals with diabetes undergoing surgery randomized to ERAS ® or conventional care. Non‐randomized controlled trials, controlled before–after studies, interrupted time series, and cohort studies with concurrent controls were also considered. Two authors independently screened studies. Results The electronic search yielded 437 references. After removing duplicates, 376 were screened for eligibility. Conference proceedings and bibliographies identified additional references. Searching www.clinicaltrials.gov yielded 59 references. Contacting experts in the field identified no further studies. Fourteen full articles were assessed and subsequently excluded for the following reasons: used an intervention other than ERAS ® , did not include patients with diabetes, or used an uncontrolled observational design. Conclusions To date, the effects of ERAS ® on patients with diabetes have not been rigorously evaluated. This review highlights the lack of evidence in this area and provides guidance on design for future studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle