Optimizing Recovery in Cardiac Surgery: A Narrative Review of Enhanced Recovery After Surgery Protocols and Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is an evidence-based, holistic perioperative recovery protocol intended to improve patient outcomes and decrease postoperative complication rates. While ERAS protocols were first introduced in 1997, specific guidelines for cardiac surgery were not established until 2019. Although the core principles of ERAS remain constant across surgical disciplines, ERAS guidelines for cardiac surgery have remained relatively understudied, likely due to the unique complexities posed by cardiac procedures. Within this comprehensive narrative review, we aimed to explore the current guidelines and evidence for ERAS in both cardiac and non-cardiac surgeries. In non-cardiac surgeries, ERAS has been shown to improve various outcomes, including ICU length of stay, patient satisfaction, and pain management. ERAS for cardiac surgery has also shown encouraging results, including shorter ICU and hospital stays, reduced postoperative opioid use, and faster recovery times. However, there is limited consensus across studies, particularly regarding its impact on morbidity and mortality, with mixed results reported. Furthermore, the limited data on the efficacy of ERAS in minimally invasive cardiac surgeries makes it difficult to establish well-supported guidelines for these procedures. Despite its limitations, the overall outcomes of ERAS for cardiac surgery remain promising. As our understanding and application of ERAS in cardiac surgery continue to evolve, these protocols have the potential to redefine cardiac surgical care standards.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».