Preparing for colorectal surgery: a qualitative study of experiences and preferences of patients in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The burden and costs of abdominal surgery for chronic conditions are on the rise, but could be reduced through self-management support. However, structured support to prepare for colorectal surgery is not routinely offered to patients in Canada. This study aimed to describe experiences and explore preferences for multimodal prehabilitation among colorectal surgery patients. METHODS: A qualitative descriptive study using three focus groups (FG) was held with 19 patients who had a surgical date for abdominal surgery (April 2017-April 2018) and lived close (≤ 50 km radius) to a tertiary hospital in Western Canada (including a Surgical Lead for the British Columbia Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) Collaborative). FGs were audio-taped and verbatim transcribed with coding and pile-and-sort methods performed by two independent reviewers, confirmed by a third reviewer, in NVivo v9 software; followed by thematic analysis and narrative synthesis. RESULTS: Four themes emerged: support, informed decision-making, personalization of care, and mental/emotional health, which patients felt was particularly important but rarely addressed. Patient preferences for prehabilitation programming emphasised regular support from a single professional source, simple health messages, convenient access, and flexibility. CONCLUSIONS: There is an unmet need for structured preoperative support to better prepare patients for colorectal surgery. Future multimodal prehabilitation should be flexible and presented with non-medical information so patients can make informed decisions about their preoperative care and surgical outcomes. Healthcare providers have an important role in encouraging healthy lifestyle changes before colorectal surgery, though clearer communication and accurate advice on self-care, particularly mental health, are needed for improving patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».