Self‐withdrawal from scheduled bariatric surgery: Qualitative study exploring patient and healthcare provider perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to explore the experience of patients who self-withdrew from their scheduled bariatric surgery (BS) after completing the lengthy multidisciplinary assessment and optimization process, and to examine how these withdrawals affect healthcare providers (HCPs) in a Bariatric Centre of Excellence (BCoE). Interviews were conducted with patients who self-withdrew, within 1 month, from scheduled BS. Additionally, a focus group with HCPs from the same BCoE was completed. The data were analysed using an inductive, emergent thematic approach with open coding in NVivo 12, with comparative analysis to identify common themes between groups. Eleven patients and 14 HCPs participated. HCPs identified several behavioural and logistical red flags among patients who self-withdrew from scheduled BS. Patients and HCPs felt the decision was appropriate, owing to a patient's lack of mental preparedness for change, social supports, or fears of postoperative complications. HCPs reported frustration and described negative impacts on clinic efficiency. Additional mental health resources for patients contemplating self-withdrawal, such as peer support, were suggested. In conclusion, a patient's decision to self-withdraw from a scheduled BS is often sudden, definite, and associated with anxiety, fear of surgical risks and post-operative complications. Additional mental health resources at a BCoE may be beneficial to support patients at risk of self-withdrawal from scheduled BS.
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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 | 0,015 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».