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Enregistrement W2894044736 · doi:10.21037/jtd.2018.09.61

Enhanced recovery after pulmonary surgery

2018· review· en· W2894044736 sur OpenAlexaff
Jules Eustache, Lorenzo Ferri, Liane S. Feldman, Lawrence Lee, Jonathan Spicer

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Disease · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of surgical recovery encompasses the entire perioperative phase of the patient, beginning with the preoperative baseline and culminating in the long-term rehabilitation of the patient in the post-operative phase. Enhanced recovery pathways (ERPs) aim to encompass all phase of the patient trajectory, including the preoperative, perioperative, and postoperative management of surgical patients. While significant literature exists on standardizing and optimizing the perioperative phase, standardizing the pre and post-operative phases remains a topic of debate. Furthermore, with regards to pulmonary surgery, the available data on enhanced recovery remains limited, with no consensus on which components to include within the ERP. The difficulty in identifying specific factors to include within a pathway is in part due to the lack of representative metrics of recovery. Secondly, the strength of ERPs usually lies in the agglomeration of multiple components rather than the individual components themselves. This review provides a brief review on current developments in ERPs in pulmonary surgery, emphasizing novel components in the pre and post-operative care of patients. Furthermore, we discuss the limitations of current metrics used to study recovery, and what steps can be taken to direct future studies that aim to enhance patient recovery after pulmonary surgery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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