Outcomes before and after Implementation of the ERAS (Enhanced Recovery after Surgery) Protocol in Open and Laparoscopic Colorectal Surgery: A Comparative Real-World Study from Northern Italy
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols have changed perioperative care, aiming to optimize patient outcomes. This study assesses ERAS implementation effects on postoperative complications, length of hospital stay (LOS), and mortality in colorectal cancer (CRC) patients. A retrospective real-world analysis was conducted on CRC patients undergoing surgery within a Northern Italian Cancer Registry. Outcomes including complications, re-surgeries, 30-day readmission, mortality, and LOS were assessed in 2023, the year of ERAS protocol adoption, and compared with data from 2022. A total of 158 surgeries were performed, 77 cases in 2022 and 81 in 2023. In 2023, a lower incidence of postoperative complications was observed compared to that in 2022 (17.3% vs. 22.1%), despite treating a higher proportion of patients with unfavorable prognoses. However, rates of reoperations and readmissions within 30 days post-surgery increased in 2023. Mortality within 30 days remained consistent between the two groups. Patients diagnosed in 2023 experienced a statistically significant reduction in LOS compared to those in 2022 (mean: 5 vs. 8.1 days). ERAS protocols in CRC surgery yield reduced postoperative complications and shorter hospital stays, even in complex cases. Our study emphasizes ERAS' role in enhancing surgical outcomes and recovery.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».