Patients’ perceptions of palliative surgical procedures: a qualitative analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with incurable malignancies can require surgical intervention. We prospectively evaluated patients treated with palliative surgery to qualitatively assess peri-operative outcomes. METHODS: Eligible patients were assessed at a tertiary care cancer center. Demographic information and peri-operative morbidity and mortality were collected. Semi-structured qualitative interviews were obtained pre-operatively and post-operatively (1 month). Qualitative evaluation was performed using content analysis and an inductive approach. RESULTS: Twenty-eight patients were approached and 20 consented to interview. Data saturation was achieved after 14 patients. Median patient age was 58% and 56% were female. Peri-operative morbidity and mortality were 44% and 22%, respectively. "No other option" was seen as a dominant pre-operative theme (14 of 18). Other pre-operative themes included a "poor understanding of prognosis and the role of surgery in overall treatment plan". Post-operative themes included a "perceived benefit from surgery" and "satisfaction with decision-making", notwithstanding significant complications. Improved understanding of prognosis and the role of surgery were described post-operatively. CONCLUSIONS: Despite limited options and a poor understanding of prognosis, many patients perceived benefit from palliative surgery. However, peri-operative mortality was substantial. A robust and thorough patient-centered discussion about individual goals for surgery should be undertaken by surgeon, patient and family prior to embarking on a palliative operation.
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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 | 0,018 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».