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Enregistrement W3170975490 · doi:10.1177/22925503211019607

Why Do Canadians Travel Abroad for Cosmetic Surgery? A Qualitative Analysis on Motivations for Cosmetic Surgery Tourism

2021· article· en· W3170975490 sur OpenAlexaffabout
Emilie Robertson, Scott W. Moorman, Lisa Korus

Notice bibliographique

RevuePlastic Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisQualitative researchMedicinePsychologyTourismAdvertisingSurgerySociologyPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Canadians are increasingly engaging in medial tourism. The purpose of this study was to review Canadians’ experiences with travelling abroad for cosmetic surgery, including primary motivations for seeking care outside of Canada. Methods: A qualitative analysis was conducted using semistructured interviews following a pre-determined topic guide. People who had undergone cosmetic surgery outside of Canada were interviewed. The interviews were transcribed and coded to determine motivational themes. Patients were recruited until thematic saturation was achieved. Results: Thematic saturation was achieved after recruitment of 11 patients. The most common motivational themes identified in this study for seeking cosmetic surgery outside of Canada included cost, post-operative care provided, marketing/customer service, and word-of-mouth. Member checking and theory triangulation were validation techniques used to verify identified themes. Mexico was the most common location for cosmetic tourism. The most common procedures were breast augmentation, mastopexy, and abdominoplasty. Participants gathered pre- and post-operative information primarily through pamphlets and contact with surgeons’ offices. Follow-up was only available for half of the participants in this study, and only 5 of the participants felt that they had received informed consent. Conclusions: The majority of participants engaged in cosmetic tourism due to cost reasons and the level of post-operative care provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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