The longitudinal impact of division-wide implementation of an enhanced recovery after thoracic surgery programme
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Data regarding enhanced recovery after thoracic surgery (ERATS) are sparse and inconsistent. This study aims to evaluate the effects of implementing an enhanced ERATS programme on postoperative outcomes, patient experience and quality of life (QOL). METHODS: We conducted a prospective, longitudinal study evaluating 9 months before (pre-ERATS) and 9 months after (post-ERATS) a 3-month implementation of an ERATS programme in a single academic tertiary care centre. All patients undergoing major thoracic surgeries were included. The primary outcomes included length of stay (LOS), adverse events (AEs), 6-min walk test scores at 4 weeks, 30-day emergency room visits (without admission) and 30-day readmissions. The process-of-care outcomes included time to 'out-of-bed', independent ambulation, successful fluid intake, last chest tube removal and removal of urinary catheter. Perioperative anaesthesia-related outcomes were examined as well as patient experience and QOL scores. RESULTS: The pre-ERATS group (n = 352 patients) and post-ERATS group (n = 352) demonstrated no differences in demographics. Post-ERATS patients had improved LOS (4.7 vs 6.2 days, P < 0.02), 6-min walk test scores (402 vs 371 m, P < 0.05) and 30-day emergency room visits (13.7% vs 21.6%, P = 0.03) with no differences in AEs and 30-day readmissions. Patients experienced shorter mean time to 'out-of-bed', independent ambulation, successful fluid intake, last chest tube removal and urinary catheter removal. There were no differences in postoperative analgesia administration, patient satisfaction and QOL scores. CONCLUSIONS: ERATS implementation was associated with improved LOS, expedited feeding, ambulation and chest tube removal, without increasing AEs or readmissions, while maintaining a high level of patient satisfaction and QOL.
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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 | 0,015 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».