Multicentre positive deviance seminar to generate best practice recommendations to reduce anastomotic leak and length of stay for patients undergoing oesophagectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe a novel process using positive deviance (PD) with the Canadian Association of Thoracic Surgeons members, to identify perioperative best practice to minimise anastomotic leak (AL) and length of stay (LOS) following oesophagectomy. To our knowledge, this is the first National combination of level 1 evidence with expert opinion (ie, PD seminar) aimed at reducing AL and LOS in oesophageal surgery. Our primary hypothesis is that a multicentre National PD seminar is feasible, and could lead to the generation of best practices recommendations aimed at reducing AL and LOS in patients with oesophageal cancer. METHODS: Adverse events, LOS and AL incidence/severity following oesophagectomy were prospectively collected from seven Canadian thoracic institutions using Thoracic Morbidity and Mortality classification system (2017-2020). Anonymised display of centre's data were presented, with identification of centres demonstrating PD. Surgeons from PD sites discussed principles of care, culminating in the consensus recommendations, anonymously rated by all (5-point Likert scale). RESULTS: Data from 795 esophagectomies were included, with 25 surgeons participating. Two centres were identified as having the lowest AL rates 44/395 (11.1%) (vs five centres 71/400 (17.8%) (p<0.01)) and shortest LOS 8 days 45 (IQR: 6-14) (vs 10 days (IQR: 8-18) (p<0.001)). Recommendations included preoperative (prehabilitation, smoking cessation, chemotherapy for patients with dysphagia, minimise stents/feeding tubes), intraoperative (narrow gastric conduit, intrathoracic anastomosis, avoid routine jejunostomy, use small diameter closed-suction drains), postoperative day (POD) (early (POD 2-3) enteral feeding initiation, avoid routine barium swallow studies, early removal of tubes/drains (POD 2-3)). All ranked above 80% (4/5) in agreement to implement recommendations into their practice. CONCLUSION: We report the feasibility of a National multicentre PD seminar with the generation of best practice recommendations aimed at reducing AL and LOS following oesophagectomy. Further research is required to demonstrate whether National PD seminars can be an effective quality improvement tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,073 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».