EXPLORING THE ROLE OF EVIDENCE-BASED NURSING PRACTICES IN ENHANCING POSTOPERATIVE RECOVERY AND PATIENT SAFETY: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative recovery remains a critical period where patients are vulnerable to complications and prolonged healing. While evidence-based nursing (EBN) practices are advocated to standardize care and improve outcomes, a comprehensive synthesis of their collective impact on postoperative recovery and patient safety is needed. Objective: This systematic review aimed to evaluate the impact of evidence-based nursing practices on postoperative recovery metrics and patient safety outcomes in adult patients undergoing elective surgery. Methods: A systematic review was conducted following PRISMA guidelines. Databases including PubMed, Scopus, Cochrane Library, and CINAHL were searched for randomized controlled trials and observational studies published between 2014 and 2024. Inclusion criteria focused on studies comparing structured EBN interventions to usual care. Two reviewers independently performed study selection, data extraction, and risk-of-bias assessment using the Cochrane RoB 2 and Newcastle-Ottawa tools. A narrative synthesis was performed. Results: Eight studies (n=4,217 patients) were included. The evidence consistently demonstrated that EBN practices, such as protocol-driven mobilization and complication-specific care bundles, significantly improved key outcomes. These interventions were associated with a reduced length of hospital stay, lower incidence of major complications including surgical site infections and pneumonia, and decreased 30-day readmission rates. The results were statistically significant across multiple surgical specialties. Conclusion: The implementation of evidence-based nursing practices is a fundamental and effective strategy for enhancing postoperative recovery and ensuring patient safety. These findings provide a robust justification for the standardization of nursing care around proven protocols. Future research should focus on standardizing intervention definitions and conducting economic evaluations.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».