Quality of plastic surgery Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) studies: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In effort to improve post-operative outcomes, enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols have gained popularity. The objective of this systematic review was to assess the reporting and methodological quality of plastic surgery ERAS studies. METHODS: All plastic surgery ERAS implementation studies, published between January 1, 2020, to November 20, 2023, were included. The primary outcome was reporting quality based on "The Reporting on ERAS Compliance, Outcomes, and Elements Research (RECOvER) checklist" (40 points). Secondary outcomes included methodology quality as per ERAS® Society endorsed guidelines (Breast 18 points; Head and Neck (H&N) 24 points). RESULTS: Fifty ERAS studies were included (breast reconstruction: 29, 58%; head and neck: 7, 14%; craniofacial: 6, 12%; aesthetic: 5, 10%; other: 3, 6%). Average reporting quality was 22.6/40 (56.7%). ERAS protocol elements least adhered to included: patient warming strategy (8/50, 16%), management of post-operative fluids (14/50, 28%), and post-discharge outcome tracking (14/50, 28%). Evaluation of breast methodological quality revealed average compliance of 9.2/18 (51.3%). The least complied with elements included preoperative computed tomography angiography (4/23, 17.4%), intraoperative warming (6/23, 26.1%), and post-operative wound management (2/23, 8.7%). For head and neck studies, average compliance was 9.1/23 (39.6%). The least complied with elements included pre-anesthesia pain medications (1/7, 14.3%), post-operative wound care (0/7, 0%), and urinary catheterization removal (1/7, 14.3%). CONCLUSIONS: ERAS implementation studies in plastic surgery are highly variable, with overall low reporting and methodology quality. Plastic surgeons should be cautious when adopting published ERAS protocols that do not adhere to the recommended and official ERAS® Society guidelines.
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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 | 0,014 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».