MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2085936655 · doi:10.1007/s11999-013-3357-0

Factors That Influence the Choice to Undergo Surgery for Shoulder and Elbow Conditions

2013· article· en· W2085936655 sur OpenAlexaff
Chetan S. Modi, Christian Veillette, Rajiv Gandhi, Anthony V. Perruccio, Raja Rampersaud

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineElbowShoulder surgeryOrthopedic surgerySports medicineSurgeryPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Knowledge of the factors that influence the willingness of patients considering elective orthopaedic surgery is essential for patient-centered care. To date, however, these factors remain undefined in the orthopaedic population with shoulder and elbow disorders. QUESTIONS/PURPOSES: In a cohort of patients seeking surgical consultation for shoulder or elbow conditions, we sought to identify factors that influenced the willingness and decision to undergo surgery. METHODS: In this prospective study, 384 patients completed a questionnaire collecting socioeconomic and health status data before consultation from June 2009 to December 2010. An additional 120 patients who were offered surgery after consultation completed a second questionnaire on their perceptions and concerns regarding surgery. Logistic regression analyses were used to identify factors influencing the willingness and decision to undergo surgery. RESULTS: Lower income (odds ratio [OR], 0.02; CI, 0.02-0.08; p < 0.001) and living alone (OR, 0.25; CI, 0.08-0.77; p = 0.015) were negative predictors of willingness to consider surgery. Physical functioning did not influence willingness (p = 0.994). A greater perceived level of the likelihood of surgical success by the patient (OR, 41.84; CI, 5.24-333.82; p < 0.001) and greater fluency in the English language (OR, 28.39; CI, 3.49-230.88; p = 0.002) were positive predictors of willingness. Willingness to consider surgery as a possible treatment option before the consultation was a predictor of patients' ultimate decisions to undergo surgery (OR, 4.56; CI, 1.05-19.76; p = 0.042). Patients expressing concern about surgery being an inconvenience to daily life, however, were less likely to decide to proceed with surgery (OR, 0.12; CI, 0.02-0.68; p = 0.017). CONCLUSIONS: Many of the identified factors may act as barriers to potentially beneficial surgical interventions. Although most are not modifiable, an awareness of the influence of individual demographics and possible perceptions of patients' choices may show that more in-depth questioning and provisions for cultural differences may be required during the consultation to enable patients to make fully informed decisions. Future studies using qualitative methods would provide a greater in-depth understanding of patients' perceptions regarding surgery and their decision to proceed. Larger or more homogeneous cohorts also would enable additional identification of these factors for different shoulder and elbow conditions. LEVEL OF EVIDENCE: Level II, prognostic study. See the Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,178
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Orthopaedics and Related ResearchMême sujetTotal Knee Arthroplasty OutcomesTravaux en français237 207