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Enregistrement W3190190121 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2021.19769

Evaluation of the Implementation of Multiple Enhanced Recovery After Surgery Pathways Across a Provincial Health Care System in Alberta, Canada

2021· article· en· W3190190121 sur OpenAlex
Gregg Nelson, Xiaoming Wang, Alison Nelson, Peter Faris, Laura Lagendyk, Tracy Wasylak, Oliver F. Bathe, David L. Bigam, E. Bruce, W. Donald Buie, Michael Chong, Adrian Fairey, M. Eric Hyndman, Anthony R. MacLean, Michael McCall, Sophia Pin, Haili Wang, Leah Gramlich

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of AlbertaAlberta HealthUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMedicineInterquartile rangeCohortComorbidityPsychological interventionBody mass indexRetrospective cohort studyCohort studyHealth careEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Engaging multidisciplinary care teams in surgical practice is important for the improvement of surgical outcomes. Objective: To evaluate the association of multiple Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) pathways with ERAS guideline adherence and outcomes. Design, Setting, and Participants: This quality improvement study compared a pre-ERAS cohort (2013-2017) with a post-ERAS cohort (2014-2018). All patients were from Alberta Health Services in Alberta, Canada, and had available ERAS and up to 1-year postsurgery administrative data. Data collected included age, sex, body mass index, tobacco and alcohol use, diabetes, comorbidity index, and surgical characteristics. Data analysis was performed from May 7, 2020, to February 1, 2021. Interventions: Implementation of 5 ERAS pathways (colorectal, liver, pancreas, gynecologic oncology, and radical cystectomy) across 9 sites. Main Outcomes and Measures: Adherence to ERAS guidelines was measured by the percentage of patients whose care met the common ERAS pathway care element criteria. Surgical procedures were grouped by complexity; complications were classified by severity. Outcome measures for the pre-post-ERAS cohorts included length of stay (LOS), readmission, complications, and mortality. Results: A total of 7757 patients participated in the study, including 984 in the pre-ERAS cohort (median [interquartile range] age, 62 [53-71] years; 526 [53.5%] female) and 6773 in the post-ERAS cohort (median [interquartile range] age, 62 [53-71] years; 3470 [51.2%] male). In the total cohort, care-element adherence improved from 52% to 76% (P < .001), no significant differences were found in serious complications (from 6.2% to 4.9%; P = .08) or 30-day mortality (from 0.71% to 0.93%; P = .50), 1-year mortality decreased from 7.1% to 4.6% (P < .001), mean (SD) LOS decreased from 9.4 (7.0) to 7.8 (5.0) days (P < .001), and 30-day readmission rates were unchanged (from 13.4% to 11.7%; P = .12). After adjustment for patient characteristics, the LOS mean difference decreased 0.71 days (95% CI, -1.13 to -0.29 days; P < .001), with no significant differences in adjusted 30-day readmission (-3.5%; 95% CI, -22.7% to 20.4%; P = .75), serious complications (1.3%; 95% CI, -26.2% to 39.0%; P = .94), or mortality (30-day mortality: 42% [95% CI, -35.4% to 212.3%]; P = .38; 1-year mortality: 8% [95% CI, -20.5% to 46.8%]; P = .62). The adjusted 1-year readmission rate was -15.6% (95% CI, -27.7% to -1.5%; P = .03) in favor of ERAS, and readmission LOS was shorter by 1.7 days (95% CI, -3.3 to -0.1 days; P = .04). Conclusions and Relevance: The results of this quality improvement study suggest that implementation of ERAS across multiple pathways may improve health care practitioner adherence to ERAS guidelines, LOS, and readmission rates at a system level.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,284 · 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