Enhanced Recovery after Surgery for Knee Arthroplasty in the Era of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced recovery after surgery (ERAS) represents a paradigm shift in perioperative care, aimed at achieving early recovery for surgical patients, reducing length of hospital stay, and complications. The purpose of this study was to provide an insight of the impact of the COVID-19 on ERAS protocols for knee arthroplasty patients in a tertiary hospital and potential strategy changes for postpandemic practice. We retrospectively reviewed all cases that underwent surgery utilizing ERAS protocols in the quarter prior to the pandemic (fourth quarter of 2019) and during the first quarter of 2020 when the pandemic started. A review of the literature on ERAS protocols for knee arthroplasty during the COVID-19 pandemic was also performed and discussed. A total of 199 knee arthroplasties were performed in fourth quarter of 2019 as compared with 76 in the first quarter of 2020 during the COVID-19 outbreak. Patients who underwent surgery in the first quarter of 2020 had shorter inpatient stays (3.8 vs. 4.5 days), larger percentage of discharges by postoperative day 5 (86.8 vs. 74.9%), and a larger proportion of patients discharged to their own homes (68 vs. 54%). The overall complication rate (1.3 vs. 3%) and readmission within 30 days (2.6 vs. 2%) was similar between both groups. ERAS protocols appear to reduce hospital lengths of stay for patients undergoing knee arthroplasty without increasing the risk of short-term complications and readmissions. The beneficial effects of ERAS appear to be amplified by and are synchronous with the requirements of operating in the era of a pandemic.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».