“It affects every aspect of your life”: A qualitative study of the impact of delaying surgery during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID-19 pandemic has overwhelmed healthcare systems, leading many jurisdictions to reduce surgical services to create capacity (beds and staff) to care for the surge of patients with COVID-19. These decisions were made in haste, and little is known about the impact on patients whose surgery was delayed. This study explores the impact of delaying non-urgent surgeries on patients, from their perspective. Methods Using an interpretative description approach, we conducted interviews with adult patients and their caregivers who had their surgery delayed or cancelled during the COVID-19 pandemic in Alberta, Canada. Trained interviewers conducted semi-structured interviews. Interviews were iteratively analyzed by two independent reviewers using an inductive approach to thematic content analysis to understand key elements of the patient experience. Results We conducted 16 interviews with participants ranging from 27 to 75 years of age with a variety of surgical procedures delayed. We identified four interconnected themes: individual-level impacts (physical health, mental health, family and friends, work, quality of life), system-level factors (healthcare resources, communication, perceived accountability/responsibility), unique issues related to COVID-19, and uncertainty. Interpretation The patient-reported impact of having a surgery delayed during the COVID-19 pandemic was diffuse and consequential. While the decision to delay non-urgent surgeries was made to manage the strain on healthcare systems, our study illustrates the consequences of these decisions. We advocate for the development and adoption of strategies to mitigate the burden of distress that waiting for surgery during and after COVID-19 has on patients and their family/caregivers.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».