Impact of the Acute Care Surgery Model on Disease- and Patient-Specific Outcomes in Appendicitis and Biliary Disease: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The acute care surgery (ACS) model was developed to acknowledge the complexity of a traditionally fractured emergency general surgery patient population, however, there are variations in the design of ACS service models. This meta-analysis analyzes the impact of implementation of different ACS models on the outcomes for appendicitis and biliary disease. STUDY DESIGN: A systematic, English-language search of major databases was conducted. From 1,827 papers, 2 independent reviewers identified 25 studies that reported on outcomes for patients with appendicitis (n = 13), biliary disease (n = 7), or both (n = 5), before and after implementation of an ACS service. The Newcastle-Ottawa Scale was used to score quality. Outcomes were analyzed using random effect methodology and sensitivity analyses were performed. RESULTS: Significant heterogeneity existed between studies and ACS designs. The overall study quality rating was fair to poor with a moderate risk of bias. After implementation of an ACS service, there was an overall reduction in length of stay by 0.51 days (95% CI -0.81 to -0.20 days) and 0.73 days (95% CI 0.09 to 1.36 days) for appendicitis and biliary disease, respectively. Complication rates were lower after implementing ACS (odds ratio 0.65; 95% CI 0.49 to 0.86 and odds ratio 0.46; 95% CI 0.34 to 0.61). There was no difference in after-hours operating for either appendicitis or biliary disease, except when considering ACS models with dedicated theater time, which favors an ACS model (odds ratio 0.49; 95% CI 0.33 to 0.73) in appendicitis. CONCLUSIONS: The ACS model has been shown to benefit acute care surgery patients with improved access to care, fewer complications, and decreased length of stay for 2 common disease processes. The design and implementation of an ACS service can impact the magnitude of effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».