Recommended Interventions for Enhanced Recovery After Cesarean Delivery in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Existing enhanced recovery after cesarean delivery (ERAC) professional society recommendations lack intersociety collaboration, multidisciplinary expert input and involvement of patient stakeholders. This initiative aimed to develop a multidisciplinary set of ERAC interventions endorsed by relevant US professional societies and patient representatives. Methods This American Society of Anesthesiologists (ASA) and American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) led initiative received IRB approval from Stanford University. In total 19 stakeholders were invited to participate in this Delphi study, including 13 representatives from 8 US professional societies (American Society of Anesthesiologists (ASA - 1 representative), Society for Obstetric Anesthesia and Perinatology (SOAP - 2), American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG - 4), Society for Maternal Fetal Medicine (SMFM - 1), Society of OBGYN Hospitalists (SOGH - 1), Enhanced Recovery After Surgery Society (ERAS Society - 1), Association of Women’s Health Obstetric and Neonatal Nurses ((AWHONN -2), American Association of Nurse Anesthesiology (AANA - 1), a physical therapist, a lactation expert and 4 patient representatives from diverse backgrounds. A three-round modified Delphi approach was conducted (2 rounds of electronic questionnaires and a 3 rd round of e-discussion), to produce the final set of ERAC recommendations. An initial list of 70 interventions was compiled based on a previously published systematic review of ERAC studies and professional society guidelines/recommendations (ERAS Society, SOAP, and Healthcare Canada). Consensus was obtained for the final list of interventions, with strong consensus defined as ≥70% agreement and weak consensus as 50–69% agreement. Results All professional societies that were approached provided content-expert stakeholders to participate, and all stakeholders completed all rounds of the Delphi process. A final set of 32 interventions (6 preoperative, 13 intraoperative and 13 postoperative) achieved strong consensus. Conclusions This US intersociety and multidisciplinary Delphi study resulted in a list of ERAC interventions, which should be considered when implementing ERAC within US labor and delivery units.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».