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Enregistrement W2125232943 · doi:10.1089/bari.2014.0037

Examining the Barriers to Accessing Body Contouring Surgery: A Qualitative Study

2015· article· en· W2125232943 sur OpenAlexaffabout
Carrol Zhou, Arash Azin, Ebaa Al‐Ozairi, Allan Okrainec, Raed Hawa, Sanjeev Sockalingam

Notice bibliographique

RevueBariatric Surgical Practice and Patient Care · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBody Contouring and Surgery
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrounded theoryBody contouringQualitative researchSurgeryGeneral surgeryWeight lossObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Only a fraction of post-bariatric patients who develop excess skin folds receive their desired body contouring surgery (BCS) to correct this complication. Our study aimed to explore all potential barriers to accessing BCS in a Canadian setting. Methods: Semi-structured interviews were conducted with 10 patients who have received either bariatric surgery and BCS or only bariatric surgery in order to achieve saturation of themes using grounded theory analysis. Results: Nine out of 10 interviewees reported having significant excess skin folds, and all nine of these patients reported a desire for BCS. The most frequently reported barrier was cost (n=9). Patients identified six additional barriers preventing access to BCS that were classified into two categories: patient barriers, which included fear of the surgery, others' perception of surgery, information seeking difficulties, and logistics of the surgery, and healthcare system barriers, which consisted of the prolonged wait time for BCS and lack of advocacy for patients. Conclusion: Despite the potential benefit of and strong desire for BCS for excess skin folds post-bariatric surgery, our study highlighted cost and several barriers beyond cost that influence patient access to this surgical procedure. This suggests reassessing strategies for more comprehensive post-bariatric care.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,283 · 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'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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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