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Enregistrement W2943673605 · doi:10.1016/j.ajog.2019.04.028

International validation of Enhanced Recovery After Surgery Society guidelines on enhanced recovery for gynecologic surgery

2019· article· en· W2943673605 sur OpenAlexaffabout
Lena Wijk, Ruzan Udumyan, Basile Pache, Alon D. Altman, Laura L. Williams, Kevin M. Elias, Jake McGee, Tiffany Wells, Leah Gramlich, Kevin Holcomb, Chahin Achtari, Olle Ljungqvist, Sean C. Dowdy, Gregg Nelson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Obstetrics and Gynecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensRoyal Alexandra HospitalLondon Health Sciences CentreUniversity of ManitobaHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentMayo Clinic
Mots-clésMedicinePerioperativeLaparotomyGynecologic oncologySurgeryAmerican society of anesthesiologistsGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enhanced Recovery After Surgery Society publishes guidelines on perioperative care, but these guidelines should be validated prospectively. OBJECTIVE: To evaluate the association between compliance with Enhanced Recovery After Surgery Gynecologic/Oncology guideline elements and postoperative outcomes in an international cohort. STUDY DESIGN: The study comprised 2101 patients undergoing elective gynecologic/oncology surgery between January 2011 and November 2017 in 10 hospitals across Canada, the United States, and Europe. Patient demographics, surgical/anesthesia details, and Enhanced Recovery After Surgery protocol compliance elements (pre-, intra-, and postoperative phases) were entered into the Enhanced Recovery After Surgery Interactive Audit System. Surgical complexity was stratified according to the Aletti scoring system (low vs medium/high). The following covariates were accounted for in the analysis: age, body mass index, smoking status, presence of diabetes, American Society of Anesthesiologists class, International Federation of Gynecology and Obstetrics stage, preoperative chemotherapy, radiotherapy, operating time, surgical approach (open vs minimally invasive), intraoperative blood loss, hospital, and Enhanced Recovery After Surgery implementation status. The primary end points were primary hospital length of stay and complications. Negative binomial regression was used to model length of stay, and logistic regression to model complications, as a function of compliance score and covariates. RESULTS: Patient demographics included a median age 56 years, 35.5% obese, 15% smokers, and 26.7% American Society of Anesthesiologists Class III-IV. Final diagnosis was malignant in 49% of patients. Laparotomy was used in 75.9% of cases, and the remainder minimally invasive surgery. The majority of cases (86%) were of low complexity (Aletti score ≤3). In patients with ovarian cancer, 69.5% had a medium/high complexity surgery (Aletti score 4-11). Median length of stay was 2 days in the low- and 5 days in the medium/high-complexity group. Every unit increase in Enhanced Recovery After Surgery guideline score was associated with 8% (IRR, 0.92; 95% confidence interval, 0.90-0.95; P<.001) decrease in days in hospital among low-complexity, and 12% (IRR, 0.88; 95% confidence interval, 0.82-0.93; P<.001) decrease among patients with medium/high-complexity scores. For every unit increase in Enhanced Recovery After Surgery guideline score, the odds of total complications were estimated to be 12% lower (P<.05) among low-complexity patients. CONCLUSION: Audit of surgical practices demonstrates that improved compliance with Enhanced Recovery After Surgery Gynecologic/Oncology guidelines is associated with an improvement in clinical outcomes, including length of stay, highlighting the importance of Enhanced Recovery After Surgery implementation.

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)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations152
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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