MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3010469697 · doi:10.1503/cjs.006819

Development of a clinical pathway for enhanced recovery in colorectal surgery: a Canadian collaboration

2020· article· en· W3010469697 sur OpenAlexafffundvenueabout
Leah Gramlich, Brae Surgeoner, Gabriele Baldini, Erin Ballah, Melinda Baum, Franco Carli, Ahmer Karimuddin, Gregg Nelson, Philippe Richebé, Deborah Watson, Carla Williams, Claude Laflamme

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensCanadian Patient Safety InstituteHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversité de MontréalUniversity of AlbertaMinistry of HealthUniversity of British ColumbiaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Patient Safety Institute
Mots-clésMedicineMultidisciplinary approachColorectal surgeryPatient safetyClinical pathwayGeneral surgeryMedical emergencyHealth careNursingIntensive care medicineSurgeryAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is a model of care that was introduced in the late 1990s by a group of surgeons in Europe. The model consists of a number of evidence-based principles that support better outcomes for surgical patients, including improved patient experience, reduced length of stay in hospital, decreased complication rates and fewer hospital readmissions. A number of Canadian surgical care teams have already adopted ERAS principles and have reported positive outcomes. Arising from the Canadian Patient Safety Institute’s Integrated Patient Safety Action Plan for Surgical Care Safety, and with support from numerous partner organizations from across the country, Enhanced Recovery Canada is leading the drive to improve surgical safety across the country and help disseminate these ERAS principles. We discuss the development of a multidisciplinary clinical pathway for elective colorectal surgery to help guide Canadian clinicians.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of SurgeryMême sujetEnhanced Recovery After SurgeryTravaux en français237 207