The impact of ERAS protocols on postoperative outcomes in robotic, laparoscopic, and open colorectal surgery: A multicenter retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Enhanced recovery after surgery (ERAS) protocols improve outcomes in colorectal surgery, but the impact of ERAS on comparative effectiveness across robotic, laparoscopic, and open approaches is unclear. METHODS: In this multicenter retrospective study, 5503 patients undergoing elective colorectal surgery from 13 centers could be included. Patients were compared regarding surgical technique and ERAS adherence. Primary outcomes included postoperative complications and anastomotic leakage; secondary outcomes included length of hospital stay (LOS) and Comprehensive Complication Index (CCI). Multivariate regression assessed ERAS impact. RESULTS: ERAS was used in 890 patients and associated with significantly shorter LOS across all modalities (robotic: 5.5 vs. 8.5 days; laparoscopic: 8.5 vs. 9.0 days; open: 13.1 vs. 14.5 days; p ≤ 0.02). ERAS independently reduced complication rates (p = 0.016) and anastomotic leaks (p = 0.007). Robotic surgery was protective against complications and linked to the greatest LOS reduction. ERAS did not significantly affect CCI. CONCLUSIONS: ERAS protocols improve postoperative outcomes across colorectal surgical techniques, with the greatest benefits in robotic surgery, supporting their broad clinical implementation.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».