Impact of sequential implementation of multimodal perioperative care pathways on colorectal surgical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Standardized care protocols offer the potential to reduce postoperative complication rates. The purpose of this study was to determine whether there was an additive benefit associated with the sequential implementation of the evidence-based surgical site infection bundle (SSIB) and enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols for patients undergoing colorectal surgery in a community hospital. Methods: Patients at a single institution who underwent elective colorectal surgery between Apr. 1, 2011, and Dec. 31, 2015, were identified by means of American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program data. Patients were stratified into 3 groups according to the protocol implementation dates: pre-SSIB/pre-ERAS (control), post-SSIB/pre-ERAS and post-SSIB/post-ERAS. Primary outcomes assessed were length of stay and wound complication rates. We used inverse proportional weighting to control for possible differences between the groups. Results: There were 368 patients included: 94 in the control group, 95 in the post-SSIB/pre-ERAS group and 179 in the post-SSIB/post-ERAS group. In the adjusted analyses, mean length of stay (control group 7.6 d, post-SSIB/post-ERAS group 5.5 d, p = 0.04) and overall wound complication rates (14.7% and 6.5%, respectively, p = 0.049) were reduced after sequential implementation of the protocols. Conclusion: Sequential implementation of quality-improvement initiatives yielded additive benefit for patients undergoing colorectal surgery in a community hospital, with a decrease in length of stay and wound complication rates. The amount of improvement attributable to either initiative is difficult to define as they were implemented sequentially. The improved outcomes were realized after the introduction of the ERAS protocol in adjusted analyses.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».