Sustainability of an Enhanced Recovery After Surgery initiative for elective colorectal resections in a community hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: In March 2016, an Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) initiative was implemented for all elective colorectal resections at an urban hospital in St. John's, Newfoundland and Labrador, Canada. An ERAS coordinator supervised and enforced guideline compliance for 6 months. The aim of this study was to evaluate the sustainability of the ERAS program after supervision of guideline compliance was eliminated. Methods: Patient outcomes and guideline compliance were compared between surgeries performed under standard practice (April 2014 to March 2015) and those performed during and after the implementation of the ERAS initiative (March 2016 to August 2016 was the implementation phase and September 2016 to February 2017 was the sustainability phase). Results: Hospital length of stay decreased from 7.26 days at baseline to 5.44 days during the implementation phase of the ERAS program (p < 0.001). There was no significant difference between length of stay at baseline and during the 6-month sustainability phase of the ERAS program (7.10 d). There were no significant differences in rates of readmission or mortality during and after implementation. Rate of ileus decreased significantly from 13.8% during the implementation phase to 4.6% during the sustainability phase (p = 0.036). Total guideline compliance increased from 52.2% at baseline to 80.7% during the implementation phase (p < 0.001), and decreased to 74.7% during the sustainability phase (p < 0.001). Adherence to postoperative guidelines regressed: 79.2% in the implementation phase and 68.6% in the sustainability phase (p < 0.001). Conclusion: La durée des séjours à l’hôpital a diminué après l’adoption du programme de RAAC, lorsque le coordonnateur du programme était présent. Les méthodes de maintien des lignes directrices après leur adoption seront cruciales au succès de programmes similaires à l’avenir.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».