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Enregistrement W2910258346 · doi:10.1097/gox.0000000000001855

Implementing Our Microsurgical Breast Reconstruction Enhanced Recovery after Surgery Pathway: Consensus Obstacles and Recommendations

2019· article· en· W2910258346 sur OpenAlexaff
Jill P. Stone, Charalampos Siotos, Samuel Sarmiento, Claire Temple‐Oberle, Oluseyi Aliu, Damon S. Cooney, Kristen P. Broderick, Justin M. Sacks, Michele A. Manahan, Gedge D. Rosson

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast reconstructionMultidisciplinary approachMultidisciplinary teamMedicineProtocol (science)AmbiguityCognitive dissonancePatient satisfactionFocus groupPlastic surgeryEvidence-based practiceSurgeryBreast cancerNursingPsychologyComputer scienceAlternative medicineInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhanced recovery after surgery pathways are well established in other surgical specialties but are relatively new in plastic surgery. These guidelines focus on improving patient care by incorporating evidence-based recommendations. Length of stay is shorter, and overall hospital costs are lower without compromising patient satisfaction. When care is standardized, ambiguity is removed and physician acceptance is improved. Yet, implementation can be challenging on an institutional level. The Johns Hopkins microsurgical breast reconstruction team identified areas of dogmatic dissonance during 3 focus groups to formalize an enhanced recovery pathway for microsurgical breast reconstruction. Six microsurgeons used nominal group technique to reach consensus. Four discussion points were identified: multidisciplinary buy-in, venous thromboembolism (VTE) chemophylaxis, early feeding, and dietary restrictions. Evidence-based recommendations and our enhanced recovery after surgery protocol are provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,124
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,206
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1240,206
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0120,011
Intégrité de la recherche0,0140,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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