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Enregistrement W4402253266 · doi:10.1093/bjsopen/zrae094

Impact of structured multicentre enhanced recovery after surgery (ERAS) protocol implementation on length of stay after colorectal surgery

2024· article· en· W4402253266 sur OpenAlexafffundabout
Zubair Bayat, Anand Govindarajan, J. Charles Victor, Erin Kennedy

Notice bibliographique

RevueBJS Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensSinai Health SystemToronto General HospitalUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesInstitut canadien d'information sur la santéMinistry of Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesMinistry of Health, Ontario
Mots-clésMedicineColorectal surgerySurgeryProtocol (science)CohortConfidence intervalAdverse effectGeneral surgeryInternal medicineAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased length of stay after surgery is associated with increased healthcare utilization and adverse patient outcomes. While enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols have been shown to reduce length of stay after colorectal surgery in trial settings, their effectiveness in real-world settings is more uncertain. The aim of this study was to assess the impact of ERAS protocol implementation on length of stay after colorectal surgery, using real-world data. METHODS: In 2012, ERAS protocols were introduced at 15 Ontario hospitals as part of the iERAS study. A cohort of patients undergoing colorectal surgery treated at these hospitals between 2008 and 2019 was created using health administrative data. Mean length of stay was computed for the intervals before and after ERAS implementation. Interrupted time series analyses were performed for predefined subgroups, namely all colorectal surgery, colorectal surgery without complications, right-sided colorectal surgery, and left-sided colorectal surgery. Sensitivity analyses were then conducted using adjusted length of stay, accounting for length of stay predictors, including: patient age, sex, marginalization, co-morbidities, and diagnosis; surgeon volume of cases, years in practice, and colorectal surgery expertise; hospital volume; and other contextual factors, including procedure type and timing, surgical approach, and in-hospital complications. RESULTS: A total of 32 612 patients underwent colorectal surgery during the study interval. ERAS implementation led to a decrease in length of stay of 1.05 days (13.7%). Larger decreases in length of stay were seen with more complex surgeries, with a level change of 1.17 days (15.6%) noted for the subgroup of patients undergoing left-sided colorectal surgery. The observed decreases in length of stay were durable for the length of the study interval in all analyses. When adjusting for predictors of length of stay, the effect of ERAS implementation on length of stay was larger (reduction of 1.46 days). CONCLUSION: Introducing formal ERAS protocols reduces length of stay after colorectal surgery significantly, independent of temporal trends toward decreasing length of stay. These effects are durable, demonstrating that ERAS protocol implementation is an effective hospital-level intervention to reduce length of stay after colorectal surgery.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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