Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) in Spine Surgery: A Systematic Review and Meta-Analysis of Spinal Surgery Sub – Specialities, Interventions and Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Systematic Review. Objectives Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) is a widely acknowledged approach for improving surgical outcomes. This review aims at analyzing the characteristics of study populations, interventions and outcomes in spine patients. Methods Embase and Ovid were searched from inception until March 2025. We followed PRISMA guidelines. Study quality and risk of bias were assessed. In addition to a narrative synthesis of the evidence, a meta-analysis of RCTs evaluating length of stay (LOS) for a lumbar spine population was conducted. This review was registered prospectively on PROSPERO (No. CRD42025638293). Results 1431 records were identified, from which 81 studies were included. Reports of ERAS predominantly exist for degenerative spine pathologies (n = 35/81, 43.2%) and spinal deformities (n = 29/81, 35.8%). Most studied interventions were postoperative analgesia, early mobilisation (both n = 61/81, 75.3%) and patient education (n = 60, 74.1%). The most frequently used outcome measures were LOS (n = 65/81, 92.9%) and complication rates (n = 40/81, 49.4%). The overall median complication rate for ERAS patients was found to be lower (8.8% vs 15.6%). There was a statistically non-significant tendency for ERAS shortening LOS for 1 day in lumbar spine patients [95%CI -2.77, 0.71; P = 0.25]. Conclusions ERAS in spine surgery appears to be effective in terms of reducing LOS and complication rates. Further efforts at refining pain management and targeted disease-specific interventions are required. Whether ERAS interventions applied to individuals with significant neurological impairment and/or medical frailty, can influence surgical outcomes needs to be further studied.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».