Enhanced Recovery After Craniotomy: Global Practices, Challenges, and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The global demand for hospital care, driven by population growth and medical advances, emphasizes the importance of optimized resource management. Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols aim to expedite patient recovery and reduce health care costs without compromising patient safety or satisfaction. Its principles have been adopted in various surgical specialties but have not fully encompassed all areas of neurosurgery, including craniotomy. ERAS for craniotomy has been shown to reduce the length of hospital stay and costs without increasing complications. ERAS protocols may also reduce postoperative nausea and vomiting and perioperative opioid requirements, highlighting their potential to enhance patient outcomes and health care efficiency. Despite these benefits, guidelines, and strategies for ERAS in craniotomy remain limited. This narrative review explores the current global landscape of ERAS for craniotomy, assessing existing literature and highlighting knowledge gaps. Experts from 26 countries with diverse cultural and socioeconomic backgrounds contributed to this review, offering insights about current ERAS protocol applications, implementation challenges, and future perspectives, and providing a comprehensive global overview of ERAS for craniotomy. Representatives from all 6 World Health Organization geographical world areas reported that barriers to the implementation of ERAS for craniotomy include the absence of standardized protocols, provider resistance to change, resource constraints, insufficient education, and research scarcity. This review emphasizes the necessity of tailored ERAS protocols for low and middle-income countries, addressing differences in available resources. Acknowledging limitations in subjectivity and article selection, this review provides a comprehensive overview of ERAS for craniotomy from a global perspective and underscores the need for adaptable ERAS protocols tailored to specific health care systems and countries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».