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Enregistrement W4410352238 · doi:10.1016/j.ejso.2025.110150

Enhanced recovery for cytoreductive surgery and hyperthermic intraperitoneal Chemotherapy: An international survey to assess acceptance and feasibility

2025· article· en· W4410352238 sur OpenAlexaff
Amaniel Kefleyesus, Naoual Bakrin, Vahan Képénékian, Chloé Gerbaud-Coulas, Anne Li, Olivia Vassal, Clarisse Eveno, Olivia Sgarbură, Gregg Nelson, Antoine Bouchard‐Fortier, Lloyd A. Mack, Justin Rivard, Anna Fagotti, Shigeki Kusamura, Manuela Robella, Pompiliu Piso, Miklos Acs, Fernando Arias, Beate Rau, Laura Lambert, Anupama Wadhwa, Patricio M. Polanco, S.P. Somashekhar, Hugo Teixeira Farinha, Mohammad Alyami, Olivier Gléhen, Martin Hübner

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Surgical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytoreductive surgeryHyperthermic intraperitoneal chemotherapyIntraperitoneal chemotherapyMedicineChemotherapyGeneral surgerySurgeryInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) protocols have markedly improved outcomes after colorectal and other major surgery, suggesting benefits also for complex surgeries like Cytoreductive Surgery and Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy (CRS-HIPEC). This study investigates the adoption and acceptance of the recent ERAS recommendations for CRS-HIPEC within expert centers. METHODS: Clinicians from 16 expert centers across 9 countries were invited to answer an online survey inquiring about current clinical practice. Adoption of the 72 ERAS items from the recent dedicated guidelines were evaluated using a Likert-type scale with focus on preoperative, perioperative, and postoperative phases. RESULTS: Overall, 27 clinicians (11 female, 21 surgeons, 2 gynecologists and 4 anesthesiologists/intensivists) participated, with high adoption of ERAS protocols at baseline (67 %). More than half of the guideline items (54 %) were widely adopted. However, despite nearly 18 % intending to change their practices, there remains substantial resistance to further adoption, such as for measures like alcohol cessation programs, mechanical bowel preparation, and oral antibiotic decontamination. Barriers identified include resource limitations(20 %), perceived irrelevance (17 %) for specific patient groups, unclear benefits (59 %), and restrictive policies (5 %). CONCLUSION: The study shows that most ERAS principles are routinely implemented in CRS-HIPEC surgeries, despite significant challenges with specific components and complex processes. Future research will focus on generating additional evidence and streamlining ERAS guidelines to prioritize essential elements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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