Enhanced Recovery After Surgery reduced length of stay after colorectal surgery in a small rural hospital in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) programs include preoperative, intraoperative and postoperative clinical pathways to improve quality of patient care while reducing length of stay and readmission. This study assessed the feasibility and outcomes of an ERAS protocol for colorectal surgery implemented over two-years in a small, resource-challenged rural hospital. Study design A prospective cohort study used retrospectively matched controls to assess the effect of ERAS on LOS in patients undergoing colorectal surgery in a small rural hospital in northern Ontario, Canada. ERAS patients were matched to two patients in the control group based on diagnosis, age and gender. Patients had open or laparoscopic colorectal surgeries, with those in the intervention group treated per ERAS protocol and given instructions on pre- and post-operative self-care. Results Most ERAS patients reported adherence to ERAS protocols prior to surgery. Approximately one quarter of patients chose not to complete the postoperative survey. Of those who completed the survey, adherence to protocol was strongest for chewing gum in the days after surgery. Most patients were sitting in a chair for their afternoon meal by the first day and most were walking down the hallway by the second day. The control and ERAS patient groups did not differ significantly (p≥0.07) in age ( years, sd=13.1), gender (52% male), nor in the Canadian Classification of Health Interventions 5-character code. The control group significantly higher (p<0.001) malignant neoplasm of colon (C18, 69% vs 35%), and significantly lower malignant neoplasm of rectum (C20, 0% vs 5%), relative to the ERAS group. The control group had an average ln-transformed LOS that was significantly longer (exponentiated as 1.7 days) than ERAS patients (t-test, p<0.001). Conclusion This study found that ERAS could be implemented in a small rural hospital and provided evidence for a reduced LOS of approximately two days.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».