e-Consent: approaching surgical consent with mobile technology
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Patient recall of information about procedures, including risks and benefits and potential outcomes, is often insufficient. We sought to determine whether a multimedia educational tool enhances the informed consent discussion for elective neurosurgical procedures by increasing patient knowledge of the procedure. <h3>Methods:</h3> Adult patients from a single neurosurgical site eligible for 4 neurosurgical procedures (lumbar spine or cervical spine decompression for degenerative disease, craniotomy for brain tumour or trigeminal neuralgia treatment) were offered enrolment. Patients were randomly assigned to either the control arm (standard consent discussion) or the intervention arm (review of an e-book containing information tailored to their disease/injury plus standard consent discussion). Participants completed a 14-item questionnaire before and after the consent discussion. <h3>Results:</h3> Questionnaires were completed by 38 participants, 18 in the control group and 20 in the intervention group. The mean age was 62.2 (standard deviation [SD] 13.6) years and did not differ significantly between the 2 groups. The mean baseline questionnaire scores were similar for the control and intervention groups (20.4 [SD 7.3] v. 20.6 [SD 6.7]). However, the mean scores on the follow-up questionnaire were significantly different between the 2 groups (20.2 [SD 4.0] v. 23.2 [SD 4.9], <i>p</i> = 0.02). There was no change in the scores on the 2 questionnaires in the control group, whereas, in the intervention group, the mean score was significantly higher after the intervention (<i>p</i> = 0.03). <h3>Conclusion:</h3> The use of an electronic booklet appears to improve patients’ knowledge of their surgical procedure. The use of multimedia booklets in clinical practice could help standardize and optimize the consent process, ensuring that patients receive the relevant information to make a truly informed decision.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».