A Multidisciplinary Preoperative Teaching Session for Women Awaiting Breast Cancer Surgery: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Most of the breast cancer diagnoses are recommended for breast surgery. Unfortunately, many patients report preoperative anxiety, which can affect postoperative recovery. Preoperative teaching sessions have been shown to reduce anxiety and improve recovery for the patients with breast cancer. To better support the patients at our cancer center, a multidisciplinary preoperative teaching session was developed and delivered as a quality improvement initiative. Methods: Participants scheduled for breast surgery were invited to attend a group-delivered preoperative teaching session, either for breast-conserving surgery or mastectomy. The sessions were presented by a nurse, occupational therapist, and physiotherapist. Data were collected through a researcher-developed 2-item questionnaire administered before and after sessions to compare self-reported anxiety and knowledge levels, along with qualitative feedback. Results: A total of 94 participants attended the preoperative sessions, piloted over a year. The majority were scheduled for breast-conserving surgery. Wilcoxon signed rank tests showed that after session, self-reported levels of anxiety decreased, whereas levels of knowledge increased. Most participants found the session to be very helpful and would recommend it to other patients/families awaiting surgery. Conclusions: Patients awaiting surgery for breast cancer may be better supported through a multidisciplinary group teaching session by decreasing anxiety and improving knowledge related to the procedure. Future directions could explore the effect of specific session elements on anxiety, knowledge, and postoperative complications using psychometrically sound instruments and additional time points. Implications for cancer survivors: Standardization of these preoperative teaching sessions may enhance breast cancer care, reduce postoperative complications, and improve patient recovery.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».