Patient-reported Limitations to Surgical Buy-in
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize how patients buy-in to treatments beyond the operating room and what limits they would place on additional life-supporting treatments. BACKGROUND: During a high-risk operation, surgeons generally assume that patients buy-in to life-supporting interventions that might be necessary postoperatively. How patients understand this agreement and their willingness to participate in additional treatment is unknown. METHODS: We purposively sampled surgeons in Toronto, Ontario, Boston, Massachusetts, and Madison, Wisconsin, who are good communicators and routinely perform high-risk operations. We audio-recorded their conversations with patients considering high-risk surgery. For patients who were then scheduled for surgery, we performed open-ended preoperative and postoperative interviews. We used directed qualitative content analysis to analyze the interviews and surgeon visits, specifically evaluating the content about the use of postoperative life support. RESULTS: We recorded 43 patients' conversations with surgeons, 34 preoperative, and 27 postoperative interviews. Patients expressed trust in their surgeon to make decisions about additional treatments if a serious complication occurred, yet expressed a preference for significant treatment limitations that were not discussed with their surgeon preoperatively. Patients valued the existence or creation of an advance directive preoperatively, but they did not discuss this directive with their surgeon. Instead they assumed it would be effective if needed and that family members knew their wishes. CONCLUSIONS: Patients implicitly trust their surgeons to treat postoperative complications as they arise. Although patients may buy-in to some additional postoperative interventions, they hold a broad range of preferences for treatment limitations that were not discussed with the surgeon preoperatively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».