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Enregistrement W4200597352 · doi:10.26420/jfammed.2021.1268

Improving Management of Osteoarthritis: Patients’ Perceptions of a Surgical Readiness Interview Tool

2021· article· en· W4200597352 sur OpenAlexaffabout
Barton KI, Hewison CE, Ania Kania‐Richmond

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTotal Knee Arthroplasty Outcomes
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYQualitative researchPerceptionConversationMedicinePsychologyMedical educationPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost half of patients referred to orthopedic surgeons for Total Joint Arthroplasty (TJA) do not require TJA at that time or are not appropriate surgical candidates. The objective was to explore patients’ perspectives of a Surgical Readiness Interview Tool and its potential utility in the Osteoarthritis (OA) management process. Semi-structured qualitative interviews were conducted with a convenience sample of patients from arthroplasty clinics in Alberta. All interviews were digitally recorded and transcribed verbatim. Analysis was conducted iteratively, applying a constant comparison method. Nine patients were interviewed. Participants found the interview tool to be relevant and comprehensible. Suggestions were made on how to improve tool clarity and administration processes. Patient orientation versus that of the doctor, and expectation management emerged as salient factors in the meaningful application of the tool. As a result of the interviews, a revised tool was developed which incorporated the participant suggestions. Patients were positive about the interview tool and felt that it would lead to better care provision, particularly with incorporation of participants’ suggestions. The data suggest that the interview tool could improve the conversation on surgical readiness, conservative management, and addressing modifiable risk factors prior to TJA.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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