Evaluation of the effectiveness of an enhanced recovery after surgery program using data from the National Surgical Quality Improvement Program
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Barriers exist in implementing enhanced recovery after surgery (ERAS), which aims to decrease postoperative complication rates and length of stay, because perioperative care is varied and compliance from a multidisciplinary team is critical to success. The objectives of this project were to evaluate the effectiveness of the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP) database as a tool for the ongoing assessment of outcomes associated with ERAS and to evaluate ERAS as a quality-improvement strategy at a hospital-wide level. <h3>Methods:</h3> Adult patients who underwent an elective colorectal procedure at The Ottawa Hospital between March 2010 and September 2015 were included. Information on demographic characteristics, functional status, medical background, procedure details and hospital length of stay (LOS) was abstracted from the NSQIP database. We compared data on outcomes (LOS, postoperative complications, unplanned return visits to the emergency department and 30-day mortality) before and after ERAS. <h3>Results:</h3> We analyzed data for 609 patients (318 [52.2%] colon resection, 291 [47.8%] rectal resection; 190 [31.2%] before ERAS, 419 [68.8%] after ERAS). Significantly more patients were discharged within 5 days of surgery after ERAS than before (43.5% v. 29.1%, <i>p</i> < 0.05), and LOS more than 10 days was also reduced (23.7% v. 24.9%, <i>p</i> < 0.001). Implementation of ERAS was associated with an absolute reduction of 12% in postoperative complications and a significant reduction in surgical site infections among patients who underwent open procedures (<i>p</i> = 0.04). <h3>Conclusion:</h3> The introduction of an ERAS program for monitoring standardized perioperative care facilitates a data-driven approach to guide implementation of practice guidelines and establish the sustainability of ERAS protocols and data collection processes.
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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 | 0,024 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».