The Effectiveness of a Criteria-Led Discharge Initiative on the Length of Stay of Patients Who Underwent a Robotic-Assisted Laparoscopic Prostatectomy
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo determine the impact of a criteria-led discharge initiative (CLD) on the hospital length of stay of patients undergoing a robotic-assisted laparoscopic prostatectomy (RALP).MethodsThis is a cohort study of prospectively collected data completed at a major tertiary hospital from December 2017 to August 2020. The CLD initiative consists of 4 criteria: clinical haemodynamic stability (heart rate < 100 beats/minute, systolic blood pressure > 100mmHg), a drain output of less than 50 mL, flatulence or bowel movement, and the ability to tolerate an oral diet. The primary outcome was hospital length of stay for patients before and after the introduction of CLD.ResultsOne hundred men undergoing RALP before the implementation of the CLD initiative were compared to 118 men undergoing RALP following the implementation of CLD. The patients had similar baseline demographic features. There was a significant difference found in hospital LOS with the pre-CLD group LOS (mean = 1.8 days, SE = 0.12) being longer than the LOS in the post-CLD group (mean = 1.4 days, SE = 0.09, P = 0.015). There were no significant between-group differences in the proportion of patients discharged on the first postoperative day and the 30-day readmission rate.ConclusionWithin our study population, we have demonstrated that the introduction of CLD was associated with reduced hospital LOS with no increase in adverse events. These findings support the need for the development of CLD in other conditions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».