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Enregistrement W3157589256 · doi:10.3171/2020.10.jns203160

Enhanced Recovery After Surgery strategies for elective craniotomy: a systematic review

2021· review· en· W3157589256 sur OpenAlexaff
Vittorio Stumpo, Victor E. Staartjes, Ayesha Quddusi, Marco V. Corniola, Enrico Tessitore, Marc L. Schröder, Erich G. Anderer, Martin N. Stienen, Carlo Serra, Luca Regli

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerioperativeNeurosurgeryPsychological interventionMEDLINEAnesthesiologyCochrane LibraryPostoperative nausea and vomitingNauseaAnesthesiaPatient satisfactionIntensive care medicineSurgeryRandomized controlled trialNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) has led to a paradigm shift in perioperative care through multimodal interventions. Still, ERAS remains a relatively new concept in neurosurgery, and there is no summary of evidence on ERAS applications in cranial neurosurgery. METHODS: The authors systematically reviewed the literature using the PubMed/MEDLINE, Embase, Scopus, and Cochrane Library databases for ERAS protocols and elements. Studies had to assess at least one pre-, peri-, or postoperative ERAS element and evaluate at least one of the following outcomes: 1) length of hospital stay, 2) length of ICU stay, 3) postoperative pain, 4) direct and indirect healthcare cost, 5) complication rate, 6) readmission rate, or 7) patient satisfaction. RESULTS: A final 27 articles were included in the qualitative analysis, with mixed quality of evidence ranging from high in 3 cases to very low in 1 case. Seventeen studies reported a complete ERAS protocol. Preoperative ERAS elements include patient selection through multidisciplinary team discussion, patient counseling and education to adjust expectations of the postoperative period, and mental state assessment; antimicrobial, steroidal, and antiepileptic prophylaxes; nutritional assessment, as well as preoperative oral carbohydrate loading; and postoperative nausea and vomiting (PONV) prophylaxis. Anesthesiology interventions included local anesthesia for pin sites, regional field block or scalp block, avoidance or minimization of the duration of invasive monitoring, and limitation of intraoperative mannitol. Other intraoperative elements include absorbable skin sutures and avoidance of wound drains. Postoperatively, the authors identified early extubation, observation in a step-down unit instead of routine ICU admission, early mobilization, early fluid de-escalation, early intake of solid food and liquids, early removal of invasive monitoring, professional nutritional assessment, PONV management, nonopioid rescue analgesia, and early postoperative imaging. Other postoperative interventions included discharge criteria standardization and home visits or progress monitoring by a nurse. CONCLUSIONS: A wide range of evidence-based interventions are available to improve recovery after elective craniotomy, although there are few published ERAS protocols. Patient-centered optimization of neurosurgical care spanning the pre-, intra-, and postoperative periods is feasible and has already provided positive results in terms of improved outcomes such as postoperative pain, patient satisfaction, reduced length of stay, and cost reduction with an excellent safety profile. Although fast-track recovery protocols and ERAS studies are gaining momentum for elective craniotomy, prospective trials are needed to provide stronger evidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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