Diagnosis and management of acute cholecystitis: a single-centre audit of guideline adherence and patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Tokyo Guidelines were published in 2007 and updated in 2013 and 2018, with recommendations for the diagnosis and management of acute cholecystitis. We assessed guideline adherence at our academic centre and its impact on patient outcomes. Methods: This is a retrospective chart review of patients with acute calculous cholecystitis who underwent cholecystectomy at our institution between November 2013 and March 2015. Severity of cholecystitis was graded retrospectively if it had not been documented preoperatively. Compliance with the Tokyo Guidelines' recommendations on antibiotic use and time to operation was recorded. Cholecystitis severity groups were compared statistically, and logistic regression was used to determine predictors of complications. Results: One hundred and fifty patients were included in the study. Of these, 104 patients were graded as having mild cholecystitis, 45 as having moderate cholecystitis, and 1 as having severe cholecystitis. Severity was not documented preoperatively for any patient. Compliance with antibiotic recommendations was poor (18.0%) and did not differ by cholecystitis severity (p = 0.90). Compliance with the recommendation on time to operation was 86.0%, with no between-group differences (p = 0.63); it improved when an acute care surgery team was involved (91.0% v. 76.0%, p = 0.025). On multivariable analysis, comorbidities (odds ratio [OR] 1.47, 95% confidence interval [CI] 1.19-1.85, p < 0.001) and conversion to laparotomy (OR 13.45, 95% CI 2.16-125.49, p = 0.01) predicted postoperative complications, while severity of cholecystitis, antibiotic compliance and time to operation had no effect. Conclusion: In this study, compliance with the Tokyo Guidelines was acceptable only for time to operation. Although the poor compliance with recommendations relating to documentation of severity grading and antibiotic use did not have a negative affect on patient outcomes, these recommendations are important because they facilitate appropriate antibiotic use and patient risk stratification.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».