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Enregistrement W3110576573 · doi:10.1371/journal.pone.0241931

Patient journey following lumbar spinal fusion surgery (FuJourn): A multicentre exploration of the immediate post-operative period using qualitative patient diaries

2020· article· en· W3110576573 sur OpenAlexaff
Alison Rushton, Ferozkhan Jadhakhan, Annabel Masson, Victoria Athey, J. Bart Staal, Martin L. Verra, Andrew Emms, Michael Reddington, Ashley Cole, Paul Willems, Lorin M. Benneker, Nicola R Heneghan, Andrew Soundy

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSt George's University Hospitals NHS Foundation TrustPhysiotherapy Research FoundationChartered Society of Physiotherapy Charitable Trust
Mots-clésMedicineRehabilitationPhysical therapyLumbarQualitative researchHealth carePsychologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to capture and understand the immediate recovery journey of patients following lumbar spinal fusion surgery and explore the interacting constructs that shape their journey. A qualitative study using Interpretive Phenomenological Analysis (IPA) approach. A purposive sample of 43 adult patients (≥16 years) undergoing ≤4 level instrumented fusion for back and/or leg pain of degenerative cause, were recruited pre-surgery from 4 UK spinal surgery centres. Patients completed a weekly diary expressed in their own words for the first 4 weeks following surgery to capture their life as lived. Diary content was based on previous research findings and recorded progress, recovery, motivation, symptoms, medications, healthcare appointments, rehabilitation, positive/negative thoughts, and significant moments; comparing to the previous week. To maximise completion and data quality, diaries could be completed in paper form, word document, as online survey or as audio recording. Strategies to enhance diary adherence included a weekly prompt. A framework analysis for individual diaries and then across participants (deductive and inductive components) captured emergent themes. Trustworthiness was enhanced by strategies including reflexivity, attention to negative cases and use of critical co-investigators. Twenty-eight participants (15 female; n = 18 (64.3%) aged 45-64) contributed weekly diaries (12 withdrew post-surgery, 3 did not follow through with surgery). Adherence with diaries was 89.8%. Participants provided diverse and vivid descriptions of recovery experiences. Three distinct recovery trajectories were identified: meaningful recovery (engagement in physical and functional activities to return to functionality/mobility); progressive recovery (small but meaningful improvement in physical ability with increasing confidence); and disruptive recovery (limited purpose for meaningful recovery). Important interacting constructs shaped participants' recovery including their pain experience and self-efficacy. This is the first account of immediate recovery trajectories from patients' perspectives. Recognition of a patient's trajectory may inform patient-centred recovery, follow-up and rehabilitation to improve patient outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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