Impact of an enhanced recovery after surgery program with a multimodal analgesia care pathway on opioid prescribing and clinical outcomes for patients undergoing colorectal surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background Opioids are a mainstay for acute pain management, but their side effects can adversely impact patient recovery. Multimodal analgesia (MMA) is recommended for treatment of postoperative pain and has been incorporated in enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols. The objective of this quality improvement study was to implement an MMA care pathway as part of an ERAS program for colorectal surgery and to measure the effect of this intervention on patient outcomes and costs.Methods This pre-post study included 856 adult inpatients who underwent an elective colorectal surgery at three hospitals within an integrated healthcare system. The impact of ERAS program implementation on opioid prescribing practices, outcomes, and costs was examined after adjusting for clinical and demographic confounders.Results Improvements were seen in MMA compliance (34.0% vs 65.5%, P < 0.0001) and ERAS compliance (50.4% vs 57.6%, P < 0.0001). Reductions in mean days on opioids (4.2 vs 3.2), daily (51.6 vs 33.4 mg) and total (228.8 vs 112.7 mg) morphine milligram equivalents given during hospitalization, and risk-adjusted length of stay (4.3 vs 3.6 days, P < 0.05) were also observed.Conclusions Implementing ERAS programs that include MMA care pathways as standard of care may result in more judicious use of opioids and reduce patient recovery time.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».