Autonomous patient consent for anaesthesia without preoperative consultation: a qualitative feasibility study including low-risk procedures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Informed consent for anaesthesia is mandatory and requires provision of information and subsequent consent during consultation between anaesthesiologist and patient. Although information can be provided in an electronic format, it is unknown whether this a valid substitute for a consultation. We explored whether provision of digital information is equivalent to oral consultation and whether it enables patients to give electronic informed consent (e-consent) for anaesthesia. Methods: Qualitative feasibility study using semi-structured interviews in 20 low-risk adults scheduled for minor surgery under general anaesthesia or procedural sedation at a university hospital. Data were analysed using a thematic content analysis approach. During the interviews, patients followed an application that provides information and subsequent e-consenting. Results: The mean age was 50 yr and patients had good digital skills. Fifteen patients (75%) had previous experience of anaesthesia. The digital application provided enough information for all patients, but eight (40%) preferred consultation with an anaesthesiologist, mainly for personal contact. Patients had different information needs, with previous experiences leading to lower information needs. Nineteen patients had sufficient information to consent autonomously. Most patients considered separate anaesthesia consent superfluous to the surgical consent. Conclusion: The digital application provided sufficient information and patients valued the information offered and the advantage of processing information at their own pace. This information made patients feel empowered to autonomously consent to anaesthesia without consultation. Remarkably, consent for anaesthesia was considered unimportant, because patients felt they had 'no choice' if they wanted to undergo surgery.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».