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Enregistrement W2781013299 · doi:10.1001/jamasurg.2017.4906

Association of an Enhanced Recovery Pilot With Length of Stay in the National Surgical Quality Improvement Program

2017· article· en· W2781013299 sur OpenAlexaff
Julia R. Berian, Kristen A. Ban, Jason B. Liu, Christine Sullivan, Clifford Y. Ko, Julie K. Thacker, Liane S. Feldman

Notice bibliographique

RevueJAMA Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeColectomyQuality managementCohortEmergency medicineAuditSurgeryInternal medicineOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Enhanced recovery protocols (ERPs) are standardized care plans of best practices that can decrease morbidity and length of stay (LOS). However, many hospitals need help with implementation. The Enhanced Recovery in National Surgical Quality Improvement Program (ERIN) pilot was designed to support ERP implementation. Objective: To evaluate the association of the ERIN pilot with LOS after colectomy. Design, Setting, and Participants: Using a difference-in-differences design, pilot LOS before and after ERP implementation was compared with matched controls in a hierarchical model, adjusting for case mix and random effects of hospitals and matched pairs. The setting was 15 hospitals of varied size and academic status from the National Surgical Quality Improvement Program. Preimplementation and postimplementation colectomy cases (July 1, 2013, to December 31, 2015) were collected using novel ERIN variables. Emergency and septic cases were excluded. A propensity score match identified a 2:1 control cohort of patients undergoing colectomy at non-ERIN hospitals. Interventions: Pilot hospitals developed and implemented ERPs that included expert guidance, multidisciplinary teams, data audits, and opportunities for collaboration. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was LOS, and the secondary outcome was serious morbidity or mortality composite. Results: There were 4975 colectomies performed by 15 ERIN pilot hospitals (3437 before implementation and 1538 after implementation) compared with a control cohort of 9950 colectomies (4726 before implementation and 5224 after implementation). The mean LOS decreased by 1.7 days in the pilot (6.9 [interquartile range (IQR), 4-8] days before implementation vs 5.2 [IQR, 3-6] days after implementation, P < .001) compared with 0.4 day in controls (6.4 [IQR, 4-7] days before implementation vs 6.0 [IQR, 3-7] days after implementation, P < .001). Readmission did not differ pre-post for the pilot or controls. Serious morbidity or mortality decreased for pilot participants (485 [14.1%] before implementation vs 162 [10.5%] after implementation, P < .001), with no difference in controls, and remained significant after risk adjustment (adjusted odds ratio, 0.76; 95% CI, 0.60-0.96). After adjusting for differences in case mix and for clustering in hospitals and matched pairs, the adjusted difference-in-differences model demonstrated a decrease in LOS by 1.1 days in the pilot over controls (P < .001). Conclusions and Relevance: Participating ERIN pilot hospitals achieved shorter LOS and decreased complications after elective colectomy, without increasing readmissions. The ability to implement ERPs across hospitals of varied size and resources is essential. Lessons from the ERIN pilot may inform efforts to scale this effective and evidence-based intervention.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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