Eliciting Patient Experiences About Their Care After Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Experience surveys provide an opportunity for patients to give their feedback about health care processes and services. Unfortunately, the most current surveys have been designed as "one-size fits-all" tools, and thus, do not take into account items pertaining to specific clinical groups. The objective of this study was to gain a deeper understanding of the specific aspects of care deemed important to cardiac surgery patients. METHODS: Individual semistructured telephone interviews were conducted with a cohort of patients who had previously underwent cardiac surgery. Interviews were recorded and transcribed. Using a phenomenological approach, a thematic analysis was used to generate a list of themes and subthemes deemed important by participants. RESULTS: Eight interviews were conducted in July and August 2019. Participants included 7 men and 1 woman, ranging from 55 to 84 years of age. Five key themes emerged from the data: (1) overall experience; (2) communication; (3) the physical hospital environment; (4) care needs and ongoing management; and (5) person-centred care. Our interviews revealed that participants had many overwhelmingly positive experiences with care. Through reports of their own experiences, participants highlighted important areas that might be improved. CONCLUSIONS: Our results confirm and expand upon those highlighted in quantitative research by our group. Findings and knowledge derived from this study might be used to inform quality improvement activities. These might also play a key role in the development of a patient experience survey, specifically for those who undergo cardiac surgery; thus addressing a potential limitation of surveys currently in use.
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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 | 0,012 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».