High efficiency pathway for lower limb orthopedic surgery: A matched historic cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND In 2017, our institution implemented a high efficiency (HE) pathway for lower limb orthopedic surgery. The employed strategy included patient selection, surgical instrument standardization, preoperative surgical nerve blocks, avoidance of general anesthesia and bypassing phase one recovery. We conducted a historic cohort study whose primary outcome was the postoperative recovery time between the HE and traditional (T) pathway. AIM To determine whether the implementation of a HE pathway was correlated with a reduction in postoperative recovery time. METHODS Patients who had unilateral elective lower limb orthopedic procedures through the T and HE pathway were screened between 2017 to 2019. Patients were at least 18 years old, and American Society of Anesthesiologists (ASA) Physical Status I to III without major systemic comorbidities were included. Propensity score was generated using multivariable regression taking age, body mass index, sex, ASA class and surgical type as covariates using nearest neighbour methods between the two pathways. Mann Whitney U test were used to analyzed total postoperative time. RESULTS There was an associated reduction in total postoperative recovery time of 63 minutes (95%CI: -69 to –57) in the HE group. The operating room time and total length of stay also had an associated decrease of 20 minutes (95%CI: -23 to -17) and 84 minutes (95%CI: -92 to -75) respectively. CONCLUSION Utilizing multifaceted strategies to improve perioperative efficiency was associated with a reduction in the postoperative recovery time in our retrospective study. This model can be a potential strategy to deal with surgical backlog in the face of ongoing human resource challenges.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».