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Enregistrement W2783373910 · doi:10.14740/jcs333w

Patient Satisfaction Following Laparoscopic Umbilical Hernia Repair Using a “Two-Port” Technique

2017· article· en· W2783373910 sur OpenAlexvenueno aff
Ghassan Almaimani

Notice bibliographique

RevueJournal of Current Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePelvic and Acetabular Injuries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUmbilical herniaPatient satisfactionReferralHernia repairHerniaAttendanceSurgeryLaparoscopyGeneral surgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NOTICE: THIS ARTICLE HAS BEEN RETRACTED. Background: Measuring patient satisfaction is important to help improve health service delivery and improve outcomes. The aim of this study is to evaluate patient satisfaction with laparoscopic umbilical hernia repair and determine overall satisfaction with referral, outpatient consultation, pre-assessment clinic attendance, and post-operative care. Methods: This was a retrospective study of 52 patients undergoing laparoscopic umbilical hernia repair. Each patient completed an extensive self-administered questionnaire distributed at a scheduled follow-up appointment 3 months following the operation. Results: The response rate was 86.5%. Most patients (77.8%) were referred from their general practitioner. Patient satisfaction with surgical outcome was very high at > 98%, and the overall patient satisfaction from being listed for surgery to discharge was > 95%. Patient satisfaction was significantly associated with the patient being referred to the hospital by a general practitioner (GP). Conclusions: Patient satisfaction is an important health outcome, and understanding the domains of satisfaction, as well as their relative importance to patients, is necessary to improve overall quality of patient care. Laparoscopic umbilical hernia repair using a “two-port” technique is an effective procedure with excellent results and an extremely high rate of patient satisfaction. J Curr Surg. 2017;7(4):49-52 doi: https://doi.org/10.14740/jcs333w Â

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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