Optimizing Outcomes After Cleft Palate Repair: Design and Implementation of a Perioperative Clinical Care Pathway
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the development process and clinical impact of implementing a standardized perioperative clinical care pathway for cleft palate repair. DESIGN: Medical records of patients undergoing primary cleft palate repair prior to pathway implementation were retrospectively reviewed as a historical control group (N = 40). The historical cohort was compared to a prospectively collected group of patients who were treated according to the pathway (N = 40). PATIENTS: Healthy, nonsyndromic infants undergoing primary cleft palate repair at a tertiary care pediatric hospital. INTERVENTIONS: A novel, standardized pathway was created through an iterative process, combining literature review with expert opinion and discussions with institutional stakeholders. The pathway integrated multimodal analgesia throughout the perioperative course and included intraoperative bilateral maxillary nerve blocks. Perioperative protocols for preoperative fasting, case timing, antiemetics, intravenous fluid management, and postoperative diet advancement were standardized. MAIN OUTCOME MEASURES: Primary outcomes include: (1) length of hospital stay, (2) cumulative opioid consumption, (3) oral intake postoperatively. RESULTS: < .001). There were no differences in total anesthesia time, total surgical time, or complication rates between the control and treatment groups. CONCLUSIONS: Implementation of a standardized perioperative clinical care pathway for primary cleft palate repair is safe, feasible, and associated with reduced length of stay, reduced opioid consumption, and improved oral intake postoperatively.
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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 | 0,012 | 0,030 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».