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Enregistrement W4387036215 · doi:10.7759/cureus.46030

Knowledge, Implementation, and Perception of Enhanced Recovery After Surgery Amongst Surgeons in Pakistan: A Survey Analysis

2023· article· en· W4387036215 sur OpenAlexaffabout
Hamza Ahmad, Waqas Shehdio, Omaid Tanoli, Dan Deckelbaum, Tayyab Pasha

Notice bibliographique

RevueCureus · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMcGill UniversityToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHealth careDescriptive statisticsSpecialtyPerceptionFamily medicineNursingMedical educationDeveloping countryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: An increasing shift towards non-communicable diseases and an existing high surgical burden of disease in low-middle-income countries (LMICs), such as Pakistan, has driven the need for implementing Enhanced Recovery After Surgery (ERAS), a safe and cost-effective surgical service aimed at improving patient recovery and reducing post-operative complications. Despite countless benefits, there are few ERAS programs throughout Pakistan and sparse literature on healthcare professionals' views regarding ERAS. Without a deep understanding of healthcare professionals' perspectives on ERAS, underlying barriers and facilitators to a long-term ERAS implementation cannot be addressed and improved upon. Therefore, the purpose of this study is to better understand the knowledge, implementation, and perception of ERAS from the perspective of healthcare professionals across Pakistan. METHODS: Upon receiving ethical approval from the McGill University Health Center (MUHC), a previously validated questionnaire was modified and a 29-question survey was developed and disseminated to healthcare professionals practising in Pakistan. Quantitative data was analyzed using descriptive statistics and potential correlations that exist between the implementation of ERAS and the participants' gender, employment setting, and surgical specialty were investigated using the chi-squared analysis with a p-value of 0.05 as the cutoff. RESULTS: A total of 49 participants responded to this survey of whom 34 (69%) worked at a tertiary care teaching hospital whereas 15 (31%) worked at a private hospital. Surprisingly, 42 (85%) participants expressed being aware of the ERAS guidelines with only 30 (61%) either strongly agreeing or agreeing to successfully implementing ERAS into practice. The largest discrepancies in implementation were seen when discussing specific elements of the ERAS guidelines such as preoperative carbohydrate loading, practicing prolonged preoperative fasting, performing mechanical bowel preparation, performing active patient warming, and early postoperative removal of Foley's catheter. Surgeons employed at a private institution were more likely to discuss postoperative pain management and control, less likely to utilize prolonged fasting, more likely to perform regular body temperature monitoring, more likely to practice providing chewing gum to patients postoperatively, and more likely to perform early removal of the Foley's catheter. CONCLUSION: An understanding of ERAS, the implementation of various elements, and a positive attitude toward its benefits definitely seem to be prevalent among healthcare professionals in Pakistan. However, key barriers and enablers specific to the underlying healthcare environment seem to be hindering the long-term successful implementation of ERAS across Pakistan. It is crucial for future studies to explore these barriers in further detail and involve the perspective of these key stakeholders to help enhance long-term ERAS adoption.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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