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Enregistrement W4390097785 · doi:10.1093/postmj/qgad125

Enhanced recovery after surgery in patients after hip and knee arthroplasty: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4390097785 sur OpenAlexaboutno aff
Qingqing Zhang, Yuzhang Chen, Yi Li, Ruikang Liu, Saroj Rai, Jin Li

Notice bibliographique

RevuePostgraduate Medical Journal · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisArthroplastySurgeryHip surgerySystematic reviewHip arthroplastyMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Enhanced recovery after surgery (ERAS) was characterized as patient-centered, evidence-based, multidisciplinary team-developed routes for a surgical speciality and institution to improve postoperative recovery and attenuate the surgical stress response. However, evidence of their effectiveness in osteoarthroplasty remains sparse. This study aimed to develop an ERAS standard and evaluate the significance of ERAS interventions for postoperative outcomes after primary total hip arthroplasty (THA) or total knee arthroplasty (TKA). METHODS: We searched Medline, Embase, Cochrane databases, and Clinicaltrials.gov for randomized controlled trials, cohort studies, and case-control studies until 24 February 2023. All relevant data were collected from studies meeting the inclusion criteria. Two reviewers independently assessed the risk of bias and extracted data. The primary outcome was the length of stay (LOS), postoperative complications, and readmission rate. The secondary outcomes included transfusion rate, mortality rate, visual analog score (VAS), the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC), Short Form 36 (SF-36) bodily pain (SF-36 BP), SF-36 physical function (SF-36 PF), oxford knee score, and range of motion (ROM). RESULTS: A total of 47 studies involving 76 971 patients (ERAS group: 29 702, control group: 47 269) met the inclusion criteria and were included in the meta-analysis. The result showed that ERAS could significantly shorten the LOS (WMD = -2.65, P < .001), reduce transfusion rate (OR = 0.40, P < .001), and lower 30-day postoperative mortality (OR = 0.46, P = .01) without increasing postoperative complications or readmission rate. Apart from that, ERAS may decrease patients' VAS (WMD = -0.88, P = .01) while improving their ROM (WMD = 6.65, P = .004), SF-36 BP (WMD = 4.49, P < .001), and SF-36 PF (WMD = 3.64, P < .001) scores. However, there was no significant difference in WOMAC, oxford knee score between the ERAS and control groups.Furthermore, we determined that the following seven components of the ERAS program are highly advised: avoid bowel preparation, PONV prophylaxis, standardized anesthesia, use of local anesthetics for infiltration analgesia and nerve blocks, tranexamic acid, prevent hypothermia, and early mobilization. CONCLUSION: Our meta-analysis suggested that the ERAS could significantly shorten the LOS, reduce transfusion rate, and lower 30-day postoperative mortality without increasing postoperative complications or readmission rate after THA and TKA. Meanwhile, ERAS could decrease the VAS of patients while improving their ROM, SF-36 BP, and SF-36 PF scores. Finally, we expect future studies to utilize the seven ERAS elements proposed in our meta-analysis to prevent increased readmission rate for patients with THA or TKA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,036
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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