Enhanced recovery after surgery in Pakistan: a qualitative descriptive analysis of current practices and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is a cost-effective perioperative approach that has been shown to shorten patients' hospital length of stay, improve resource utilization, and reduce postoperative costs for both patients and hospitals. While ERAS has the potential to offer even greater benefits in low- and middle-income countries (LMICs) its successful long-term implementation remains incomplete in Pakistan. This study aimed to explore insights and identify opportunities for implementing ERAS within the local socio-environmental context. A qualitative descriptive approach was employed, using convenience sampling to recruit 11 surgical residents from a public tertiary care hospital in Lahore, Pakistan. Individual semi-structured interviews were conducted. The data collected was then thematically analyzed to capture the residents' experiences regarding the implementation of ERAS. Acknowledging the benefits of ERAS, participants faced several challenges when implementing ERAS in their respective wards. The participants identified several key opportunities for successful implementation, including enhanced teamwork and collaboration amongst medical teams, improved patient education and compliance towards ERAS, strengthening of peripheral healthcare services, and targeted resource allocation. Even though several challenges identified by the participants were like those highlighted in high-income countries (HICs), unique barriers specific to Pakistan's healthcare structure and culture also emerged. Further research exploring and highlighting these specific challenges is needed to overcome these core barriers and promote a shift towards a standardized healthcare system focused on improving patient outcomes.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».