Accelerating Post-Surgical Best Practices Using Enhanced Recovery After Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Patients undergoing surgery today experience longer hospital stays and more complications because evidence-based practices in the areas of nutrition, activity, opioid-sparing analgesia, hydration and overall best practices are not consistently applied or used. There is also emerging evidence that supporting patients and families to become engaged in their perioperative care improves outcomes. Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) helps patients be more prepared for surgery and recover more quickly by bringing patients, healthcare providers and health systems together and creating tools and resources that are based on the most up-to-date evidence. The goal of Enhanced Recovery Canada is to support the uptake of these best practices across Canada, improving patient outcomes and experiences. M rs. Lee awaits colon cancer surgery. Her healthcare/surgery team works with her to identify her concerns and to tailor support through evidencebased pathways to help her prepare mentally and physically (e.g., optimizing her diet, activity and medical conditions), which help ease her worry. She uses a customized tablet-based Enhanced Recovery app to track her symptoms and to know when to eat and drink at all times on her surgical journey. After surgery, she knows what to expect and is ready to move and eat the very same day. She has less nausea and pain than she expected. Mrs. Lee is discharged from hospital only 4 days post-surgery. She continues to use her Enhanced Recovery app and has regular follow-ups, which alleviate her anxiety. Six weeks later, she says she feels ready to start chemotherapy. The surgery team tracks her symptoms, uses appropriate pain and symptom control to optimize her recovery and encourages her to move, avoiding the muscle wasting, weakness and frailty that are a consequence of immobilization.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».