The Impact of Surgeon and Hospital Factors on Length of Stay in Hospital After Colorectal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background Length of stay (LOS) after colorectal surgery (CRS) is a significant driver of healthcare utilization and adverse patient outcomes. There is little evidence examining the impact of surgeon and hospital factors on LOS, and the influence of fast-track surgery protocols on LOS after CRS using real world data. We aimed to determine how LOS is impacted by surgeon and hospital factors, and to evaluate the success of strategies aimed at mitigating the impact of provider factors on LOS after CRS. MethodsWe conducted a systematic review synthesizing the existing evidence for the impact of surgeon and hospital factors on LOS after CRS. We then conducted a retrospective cohort study, allowing us to assess the impact of surgeon and hospital factors on LOS after CRS, and to quantify the cumulative impact of provider factors on LOS. Finally, we investigated the effect of ERAS protocol implementation on LOS using real-world data, and accounting for preexisting trends in LOS after CRS and other important predictors of LOS. ResultsOur systematic review revealed that, based on the existing evidence, surgeon factors (volume and training) had more impact on LOS after CRS than hospital factors. However, studies were heterogeneous, and some were of lower quality. Our retrospective cohort study included 90,517 CRS patients, and found that, independent of patient and procedural factors, low surgeon volume was associated with a 20% increase in LOS. Increasing surgeon years-in-practice was also associated with increased LOS. Significant residual variability in LOS was identified, even when all available LOS predictors were accounted for. Finally, our interrupted time series determined that the introduction of formal ERAS protocols was associated with a rapid 1.05 day (13.7%) decrease in LOS – this was seen using real-world data and was durable over time. Conclusions Surgeon factors, such as volume and experience, have significant impact on LOS after CRS, but hospital factors are, overall, less impactful. There is considerable variability in LOS after CRS that may be attributable to variations in practice between surgeons. We demonstrated that ERAS protocols reduce LOS after CRS, possibly by mitigating practice variation at the provider level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».