Developing a surgeon‐patient communication checklist for total knee arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Total knee arthroplasty (TKA) is a well-established surgical procedure with high rates of clinical success, yet up to 20% of patients are dissatisfied with their outcomes. Surgeon-patient communication is an important contributor to patient satisfaction, particularly in the area of setting or resetting postoperative expectations that are reasonable and achievable for individual patients. OBJECTIVE: The goal of the present research was to develop a communication checklist for surgeons to use with their patients, to enhance communication in order better to manage postoperative expectations and increase patient satisfaction with TKA. METHODS: Content analysis was used to identify a preliminary list of checklist items from audio-recorded interviews of eight patients who were between 6 weeks and 6 months of their recovery from TKA. Patients identified eight issues for which more information was desired. The proportion of mentions for each topic was calculated, and chi-square tests assessed the distribution and pattern of the categories mentioned across groups of patients. RESULTS: Certain topics were used significantly more often than others. Age and employment status, but not gender, affected which topics were mentioned more often. The final categories for the checklist included pain management, physiotherapy, medication and general outcome information. CONCLUSION: An in-depth analysis of patient experiences of recovering from TKA was the foundation of this research. The result was a checklist that creates a potential new avenue for increasing patient satisfaction by improving surgeon-patient communication. The research described here could extend to any other type of intervention in which understanding patient expectations and increasing patient satisfaction is the goal.
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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 | 0,039 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».