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Enregistrement W1997898034 · doi:10.1186/1472-6963-14-454

You’ll know when you’re ready: a qualitative study exploring how patients decide when the time is right for joint replacement surgery

2014· article· en· W1997898034 sur OpenAlexafffundabout
Barbara Conner‐Spady, Deborah A. Marshall, Gillian Hawker, Éric Bohm, Michael Dunbar, Cy Frank, Tom Noseworthy

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensDalhousie UniversityConcordia HospitalWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésMedicineFeelingThematic analysisCoping (psychology)Qualitative researchQuality of life (healthcare)Mental healthHealth administrationPhysical therapyPublic healthNursingPsychologyClinical psychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: While some studies have identified patient readiness as a key component in their decision whether to have total joint replacement surgery (TJR), none have examined how patients determine their readiness for surgery. The study purpose was to explore the concept of patient readiness and describe the factors patients consider when assessing their readiness for TJR. METHODS: Nine focus groups (4 pre-surgery, 5 post-surgery) were held in four Canadian cities. Participants had been either referred to or seen by an orthopaedic surgeon for TJR or had undergone TJR. The method of analysis was qualitative thematic analysis. RESULTS: There were 65 participants, 66% female and 34% male, 80% urban, with an average age of 65 years (SD 10). Readiness reflected both the surgeon's advice that the patient was clinically ready for surgery and the patient's feeling that they were both mentally and physically ready for surgery. Mental readiness was described as an internal state or feeling of being ready or prepared while physical readiness was described as being physically fit and in good shape for surgery. Factors associated with readiness included: 1) pain: its severity, the ability to cope with it, and how it affected their quality of life; 2) mental preparation; 3) physical preparation; 4) the optimal timing of surgery, including age, anticipated rate of deterioration, prosthesis lifespan and the length of the waiting list. CONCLUSIONS: Patient readiness should be assessed prior to TJR. By assessing patient readiness, health professionals can elucidate and deal with concerns and fears, understand and calibrate expectations, assess coping strategies, and use this information to help determine optimal timing, both before and after the surgical consultation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,174
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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