Table 1_Prescribing preoperative weight loss prior to major non-bariatric surgery for patients with elevated weight: a national provider survey (PREPARE provider survey).docx
Notice bibliographique
Résumé
Background The surgical patient with obesity presents several challenges in intraoperative and postoperative care. We designed this cross-sectional survey to assess surgeon willingness to prescribe preoperative very low energy diets (VLEDs) and practice patterns in prescribing preoperative weight loss interventions for patients with obesity undergoing non-bariatric abdominal surgery. Methods and findings We conducted a cross-sectional survey of practicing surgeons in Canada who perform major non-bariatric abdominal surgery, reported in accordance with the Consensus-Based Checklist for Reporting of Survey Studies and utilizing non-probability convenience sampling. The primary outcome was willingness to prescribe preoperative VLED to obese patients undergoing major non-bariatric abdominal surgery for both benign and malignant indications. We created a multivariable proportional odds model to identify factors associated with willingness to prescribe VLEDs. A total of 78 participants completed and returned the survey (response rate 10.9%; mean age 43.54 ± 8.13 years; 48.72% female). Most surgeons (79.5%) felt that obesity significantly impacted the technical difficulty of their operations. We identified a disconnect between those surgeons who were willing prescribe VLEDs vs. those who actually prescribed them (78.2% vs. 30.8%, respectively). Approximately half of the surgeons reported being unfamiliar with VLEDs. Regression analysis identified practicing in academic institutions was associated with increased willingness to prescribe [odds ratio (OR) 3.71, 95% confidence intervals (CI) 1.01–13.7, p < 0.01]. Conclusion Although the majority of surgeons feel that obesity adversely impacts perioperative care, only one-third routinely discuss preoperative VLEDs with their patients. Opportunities to increase awareness and evaluate the impact of VLEDs on patient outcomes remain high.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,167 | 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 ».