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Enregistrement W4389955619 · doi:10.1136/bmjoq-2023-002458

Multicentre positive deviance seminar to generate best practice recommendations to reduce anastomotic leak and length of stay for patients undergoing oesophagectomy

2023· article· en· W4389955619 sur OpenAlexaffabout
Daniel Jones, Molly Gingrich, Caitlin Anstee, Sara Najmeh, Najib Safieddine, Gail Darling, Richard Malthaner, Christian Finley, Daniel French, Lorenzo Ferri, Andrew Seely

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalSt. Joseph’s Healthcare HamiltonLondon Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEsophagectomyPerioperativeAnastomosisGeneral surgerySurgeryDysphagiaEsophageal cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,377 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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