Putting patient value first: Using a modified nominal group technique for the implementation of enhanced recovery after cardiac surgery recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Objective: In 2019, the Society for Enhanced Recovery After Cardiac Surgery (ERAS-CS) published perioperative guidelines to optimize the care of patients undergoing cardiac surgery. For centers with limited capacity, a sequential approach to the implementation of the full guidelines may be more feasible. Therefore, we aimed to explore the priority of implementation of the ERAS-CS guideline recommendations from a patient and caregiver perspective. Methods: Using a modified nominal group technique, individuals who previously underwent cardiac surgery and their caregivers ranked ERAS-CS recommendations within 3 time points (ie, preoperative, intraoperative, and postoperative) and across 2 to 3 voting rounds. Final round rankings (median, mean and first quartile) were used to determine relative priorities. Results: Seven individuals (5 patients and 2 caregivers) participated in the study. Patient engagement tools (2, 2.29, and 1.50), surgical site infection reduction (2, 1.67, and 1.25), and postoperative systematic delirium screening (1, 2.43, and 1.00) were the top-ranked ERAS-CS recommendations in the preoperative, intraoperative, and postoperative time points, respectively. Conclusions: Exploration of patient and caregiver priorities may provide important insights to guide the healthcare team with clinical pathway development and implementation. Further study is needed to understand the impact of the integration of patient and caregiver values on effective and sustainable clinical pathway implementation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».