Exploring the Application of a Multi-Targeted Nursing Group for Enhanced Recovery After Surgery Using the LEER (“Less Pain”, “Early Movement”, “Early Return to a Normal Diet” and “Reassurance”) Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the effects and value of establishing a multi-target nursing group (MTNG) for facilitating goal-oriented enhanced recovery after surgery (ERAS) using the LEER ("less pain", "early movement", "early return to a normal diet" and "reassurance") model. METHODS: The clinical data of 198 patients with hepatobiliary and pancreatic malignancies were retrospectively analyzed. The patients were divided into two groups: 91 cases were collected in a traditional group, which adopted traditional perioperative care, and 107 cases were collected in an MTNG group, which adopted MTNG measures. The differences in the clinical data including postoperative recovery, unplanned readmission rate, the implementation rate of nursing measures, the degree of a patient's understanding of the disease, and patient compliance and satisfaction with nursing care during hospitalization were compared and analyzed between the two groups. RESULTS: The MTNG group reflected a lower pain degree and hospitalization expenses (P < 0.05), earlier postoperative flatulence, earlier recommencing of a normal diet, and earlier postoperative ambulation (P < 0.05), together with a shorter postoperative indwelling catheter duration and length of hospital stay (P < 0.05). There were no significant differences in the incidence of postoperative complications and unplanned postoperative readmission rates between the two groups (P > 0.05). The implementation rate of nursing measures and the degree of patients understanding the disease, and patient compliance and satisfaction with nursing care were higher in the MTNG group (P < 0.05). CONCLUSION: The MTNG approach, based on ERAS with the LEER model, was conducive to the safe and rapid postoperative recovery of patients, the precise and efficient implementation of ERAS measures, the improvement of medical treatment satisfaction among patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».