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Enregistrement W4400391619 · doi:10.1016/j.jpedsurg.2024.06.021

Optimizing Implementation of the Neonatal Enhanced Recovery After Surgery Guideline

2024· article· en· W4400391619 sur OpenAlexaff
Brandon Pentz, Palak Patel, Mercedes Pilkington, Oluwatomilayo Daodu, Jennifer Lam, Alexandra Howlett, Lori Stephen, Adam O. Spencer, Jennifer Unrau, Michelle Theam, Mary Brindle

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreAlberta Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGuidelineNeonatal intensive care unitNursingMultidisciplinary teamMultidisciplinary approachFacilitationQuality managementFamily medicinePediatricsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS®) protocols require multidisciplinary team engagement from healthcare professionals (HCPs), where limited studies exist on neonatal ERAS®protocols. Therefore, we aimed to capture perceptions of HCPs on facilitation and implementation of the neonatal ERAS®guideline. METHODS: 10 neonates were recruited. 13 HCPs involved in these patient's care were interviewed and 8 surveyed consisting of pediatric anesthesiologists, neonatologists, neonatal intensive care unit (NICU) registered nurses (RNs), and pediatric surgeons. Using a multi-methods design, recruitment, semi-structured interviews and surveys were conducted from May 17, 2021 to November 1, 2022. Data was coded using The Promoting Action on Research Implementation in Health Studies and then thematically analyzed. RESULTS: Interviews were conducted with 4 pediatric anesthesiologists, 4 neonatologists, 2 NICU RNs, and 3 pediatric surgeons and surveys with 1 pediatric anesthesiologist, 2 neonatologists, 3 NICU RNs, and 2 pediatric surgeons. From interviews, the top 3 facilitation strategies were utilization of: (1) multidisciplinary guideline champions, (2) reminders and education, and (3) results to facilitate adherence. Incorporation of these strategies resulted in perceived: (1) stronger buy-in and engagement and (2) improved team communication, job satisfaction, care quality, and parental involvement. CONCLUSION: HCPs stressed the importance of guideline champions, reminders and education, and results distribution. Given implementation during the COVID-19 pandemic, awareness and education were mixed. Nonetheless, HCPs perceived improved buy-in and engagement, communication, job satisfaction, quality of care, and parental involvement. Incorporation of these strategies can promote successful ERAS® guideline facilitation and implementation and should be considered for future ERAS® projects. LEVEL OF EVIDENCE: IV.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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