MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3161064675 · doi:10.1097/tp.0000000000003808

Guidelines for Perioperative Care for Liver Transplantation: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) Recommendations

2021· article· en· W3161064675 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerioperativeMEDLINEProspective cohort studyEvidence-based medicineSurgical procedures

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is a multimodal, evidence-based, program of care developed to minimize the response to surgical stress, associated with reduced perioperative morbidity and hospital stay. This study presents the specific ERAS Society recommendations for liver transplantation (LT) based on the best available evidence and on expert consensus. METHODS: PubMed and ClinicalTrials.gov were searched in April 2019 for published and ongoing randomized clinical trials on LT in the last 15 y. Studies were selected by 5 independent reviewers and were eligible if focusing on each validated ERAS item in the area of adult LT. An e-Delphi method was used with an extended interdisciplinary panel of experts to validate the final recommendations. RESULTS: Forty-three articles were included in the systematic review. A consensus was reached among experts after the second round. Patients should be screened for malnutrition and treated whenever possible. Prophylactic nasogastric intubation and prophylactic abdominal drainage may be omitted, and early extubation should be considered. Early oral intake, mobilization, and multimodal-balanced analgesia are recommended. CONCLUSIONS: The current ERAS recommendations were elaborated based on the best available evidence and endorsed by the e-Delphi method. Nevertheless, prospective studies need to confirm the clinical use of the suggested protocol.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0130,008
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations126
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransplantationMême sujetEnhanced Recovery After SurgeryTravaux en français237 207