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Enregistrement W4404121219 · doi:10.1101/2024.11.05.24316713

Recommended Interventions for Enhanced Recovery After Cesarean Delivery in the United States

2024· preprint· en· W4404121219 sur OpenAlexaboutno aff
Pervez Sultan, Mark Zakowski, Kareem Joudi, D. Singh, Kimberly D. Gregory, D.J. Lyell, Brendan Carvalho

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Heart, Lung, and Blood InstituteSociety For Maternal-Fetal Medicine
Mots-clésPsychological interventionDelphi methodDelphiCesarean deliveryMedicineObstetricsNursingPregnancyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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 présentoui

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