Preoperative optimization has not been explored comprehensively in the surgical literature, as this responsibility has often been divided among surgery, anesthesia and medicine. We developed an evidence-based clinical practice guideline to summarize existing evidence and present diagnostic and treatment algorithms for use by surgeons caring for patients scheduled to undergo major elective surgery. We focus on 3 common comorbid conditions seen across surgical specialties - anemia, hyperglycemia and smoking - as these conditions increase complication rates in patients undergoing major surgery and can be optimized successfully as soon as 6-8 weeks before surgery. With the ability to address these conditions earlier in the patient journey, surgeons can positively affect patient outcomes. The aim of this guideline is to bring optimization in the preoperative period under the existing umbrella of evidence-based surgical care.
L’optimisation préopératoire n’a pas été explorée de manière exhaustive dans la littérature chirurgicale, car cette responsabilité a souvent été divisée entre la chirurgie, l’anesthésie et la médecine. Cette ligne directrice de pratique clinique fondée sur des données probantes a été conçue pour résumer les données existantes et présenter des algorithmes diagnostics et thérapeutiques relatifs à des comorbidités fréquentes chez les patients vus dans toutes les spécialités chirurgicales. L’accent a été placé sur l’optimisation préopératoire de l’anémie, de l’hyperglycémie et du tabagisme, étant donné que ces problèmes de santé accroissent le risque de complications chez les patients qui doivent subir une chirurgie majeure et qu’il est possible de les corriger en bonne partie dans les 6–8 semaines précédant la chirurgie. Or, si les chirurgiens arrivent à corriger ces problèmes de santé plus tôt dans le parcours des patients, ils pourraient améliorer leurs résultats. Le but de cette ligne directrice est que l’optimisation préopératoire soit intégrée à l’ensemble actuel des soins chirurgicaux fondés sur des données probantes.
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