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Enregistrement W4368405616 · doi:10.14740/wjon1534

Improving Gastrointestinal Cancer Care by Enhanced Recovery Protocol Implementation

2023· article· en· W4368405616 sur OpenAlexvenueno aff
Lexi Frankel, Diego Maurente, Amalia D Ardeljan, Manjani Divesh, Ali Rashid, Kazuaki Takabe, Omar M. Rashid

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNova Southeastern UniversityMassachusetts General Hospital
Mots-clésMedicineBowel resectionRetrospective cohort studyMultimodal therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Enhanced recovery protocols (ERPs) have become the standard of care for patients undergoing elective small bowel surgeries but have not yet been adequately studied in community hospitals. In this study, a multidisciplinary ERP was developed and implemented at a community hospital to include minimal anesthesia, early ambulation and enteral alimentation, and multimodal analgesia. The aim of this study was to determine the effects of the ERP on postoperative length of stay (LOS), readmission (RA) rates following bowel surgery, and postoperative outcomes. Methods: The study design was a retrospective review of patients undergoing major bowel resection at Holy Cross Hospital (HCH) from January 1, 2017 to December 31, 2017. Patient charts for diagnostic-related group (DRG) 329, 330, and 331 were retrospectively reviewed at HCH in 2017 to compare outcomes in ERP versus non-ERP cases. The Medicare claims database (CMS) was also retrospectively reviewed to compare HCH data to the national average LOS and RA for the same DRG codes. Mean values for LOS and RA were statistically compared to determine significant differences between ERP versus non-ERP patients at HCH and national CMS data versus HCH patients. Results: LOS was analyzed for each DRG at HCH. At HCH, for DRG 329, the mean LOS for non-ERP was 13.0833 days (n = 12) versus 3.375 days (n = 8) (P ≤ 0.001) for ERP. For DRG 330, the mean LOS for non-ERP was 10.861 days (n = 36) versus 4.583 days (n = 24) (P ≤ 0.001) for ERP. For DRG 331, the mean LOS for non-ERP was 7.272 days (n = 11) versus 3.348 days (n = 23) (P = 0.004) for ERP. LOS was also compared to national CMS data. The LOS at HCH for DRG 329 improved from the 10th to 90th percentile (n = 238,907); DRG 330 improved from the 10th to the 72nd percentile (n = 285,423); DRG 331 improved from 10th to 54th percentile (n = 126,941) (P < 0.001). The RA at HCH in ERP and non-ERP cases was 3% at 30 and 90 days. CMS RA for DRG 329 was 25.1% at 90 days and 9.9% at 30 days; DRG 330 RA was 18.3% at 90 days and 6.6% at 30 days; DRG 331 RA was 11% at 90 days and 3.9% at 30 days. Conclusion: Implementation of ERP following bowel surgery at HCH significantly improved outcomes, in comparison to non-ERP cases, national CMS data, and Humana data. Further research on ERP for other fields and its impact on outcomes in other community settings is recommended.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,358 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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