Exploring the psychological morbidity of waiting for sinus surgery using a mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic rhinosinusitis (CRS) often have to endure significant wait times for endoscopic sinus surgery (ESS). The pyschiatric impact of placement on a waitlist for ESS has not been explored. METHODS: Questionnaires measuring CRS symptom severity and health-related anxiety and stress (SNOT-22, HADS, WPAI-GH) were sent to patients diagnosed with CRS and currently on a waitlist for ESS. Fifteen representative waitlisted patients participated in one-on-one semi-structured interviews discussing their experience with their wait for ESS. A deductive thematic analysis was used to interpret the interview data using a quantitative driven mixed methods analysis. RESULTS: Participants waiting for ESS reported worsening clinical symptomatology during their waiting period. Participants reported waitlist and CRS impact on both work and social aspects of their lives. The HADS scale showed no overall significant level of depression or anxiety in the HADS screening questionnaire. The qualitative data describe the effects of the symptom burden of CRS. CONCLUSIONS: Patients waitlisted for ESS did not demonstrate any significant level of psychiatric distress, however variability exists. The qualitative arm of this study elucidates how patients cope with their wait.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».