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Enregistrement W4392143839 · doi:10.1016/j.yjpso.2024.100128

Starting on the road to pediatric enhanced recovery after surgery: strategies and themes

2024· article· en· W4392143839 sur OpenAlexafffundabout
Sherif Emil, Julia Ferreira, Chantal Frigon, Elena Guadagno, Marcy Horge, Justine Laurie

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Surgery Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesFakulteit Geneeskunde en Gesondheidswetenskappe, Universiteit StellenboschFondation Mirella et Lino SaputoFaculty of Medicine, McGill University
Mots-clésMedicineGeneral surgeryPsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Enhanced recovery after surgery (ERAS) has been a major positive disruptor in surgery over the last two decades. • Pediatric surgery has lagged behind its adult counterpart in ERAS guideline creation and implementation. • A practical approach to initiating pediatric ERAS is based on inclusive themes and strategies. Like many innovations in surgery, implementing enhanced recovery after surgery (ERAS) programs in pediatric surgery has lagged behind its adult counterpart. Our institutions have recently made a concerted effort to introduce and implement ERAS widely throughout the Department of Pediatric Surgery, which includes 10 surgical specialties. Our strategy revolved around the early inclusion of all stakeholders, significant educational efforts, and creating a roadmap for development and implementation of ERAS programs. It culminated in the first Canadian pediatric ERAS conference, which was held in Montreal on April 28, 2023, and served as a launching pad for instituting an ERAS culture in our hospital. Throughout the process, we identified specific themes that helped emphasize the rationale for pediatric ERAS programs and kept stakeholders engaged in the efforts. In this paper, we share these strategies and themes, believing they can aid other pediatric institutions seeking to initiate an ERAS culture. Level of evidence: V

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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