Evaluation of the Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) Protocol for Rapid Recovery after Breast Reconstruction Surgery using a Deep Inferior Epigastric Perforator (DIEP) Flap
Bibliographic record
Abstract
Le cancer du sein est le diagnostic de cancer le plus fréquent chez la femme, et la chirurgie de reconstruction mammaire post-mastectomie est une procédure couramment pratiquée pour améliorer la satisfaction personnelle et la qualité de vie des patientes atteintes de cancer du sein [1-3]. Le lambeau abdominal de DIEP (Deep Inferior Epigastric Artery Perforator) est considéré comme la référence en reconstruction mammaire autologue, mais le long séjour hospitalier, les coûts élevés et les complications postopératoires associées à cette chirurgie représentent des défis pour les patientes [4, 5]. La mise en place d'un programme de récupération rapide, tel que ERAS (Enhanced Recovery After Surgery), qui utilise une approche globale multidisciplinaire des soins péri-opératoires, s'est avérée être une stratégie efficace pour réduire les complications chirurgicales et est largement acceptée dans diverses disciplines chirurgicales [6-8]. Dans cette étude menée au Centre hospitalier de l’Université de Montréal, nous avons évalué l'efficacité du protocole ERAS pour la reconstruction par lambeau de DIEP. Nous avons comparé une cohorte après la mise en œuvre d'ERAS à un groupe témoin utilisant un protocole standard (pré-ERAS) de manière rétrospective pour déterminer l'impact du protocole ERAS sur la durée de séjour à l'hôpital, l'utilisation d'opioïdes chez les patients hospitalisés et les complications postopératoires. Les résultats ont montré que les patients suivant le protocole ERAS ont eu des séjours hospitaliers plus courts (2,8 vs 4,5 jours ; p<0,001) et une utilisation totale d'opioïdes plus faible (50,6 mg vs 136,3 mg ; p<0,001), ainsi que moins de complications postopératoires. L'implémentation du protocole ERAS pour la reconstruction mammaire par lambeau DIEP peut significativement réduire la durée du séjour à l'hôpital, les besoins postopératoires en opioïdes et les complications postopératoires.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".