Implementation of an enhanced recovery program framework in medical oncology.
Notice bibliographique
Résumé
66 Background: Enhanced recovery programs (ERPs) apply multi-modal approaches to manage symptoms, decrease complications, and reduce length of stay (LOS). Widely adopted in surgical settings, there is limited evidence of their implementation in non-surgical patient cohorts. An ERP was implemented in a medical oncology population at a National Cancer Institute-designated comprehensive cancer center. The aim of this quality improvement initiative was to evaluate the implementation of an enhanced recovery framework and determine feasibility in medical oncology. Methods: Enhanced recovery in medical oncology (ERMO) was implemented using Plan, Do, Study, Act methodology. Implementation included introduction of integrative medicine, opioid sparing alternatives, fluid and nutrition management, and functional mobility. Outcome measures included symptom distress as measured by the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), return to intended oncologic therapy (RIOT), LOS, and opioid use, evaluated from January 2017 through April 2018. Results: A total of 50 patients were evaluated during the program implementation, and compared with 49 control patients retrospectively reviewed prior to ERMO implementation. Average LOS for ERMO patients was 7.3 days compared to 5.5 days for the control group. Time to RIOT averaged 18.9 days for control patients (n = 30) versus 20.8 days for ERMO patients (n = 17). Nineteen patients (38%) had a reduction in morphine equivalent daily dose (MEDD) from admission to discharge, with an average MEDD of 328.47 milligrams per patient. Conclusions: ERMO as a framework is feasible. The patient reported outcomes such as ESAS and RIOT, and barriers to implementation, including participant engagement and patient pain management perceptions, should be evaluated in the context of larger clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».