The impact of delaying surgery during the COVID-19 pandemic in Alberta: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic overwhelmed health care systems, leading many jurisdictions to reduce surgeries to create capacity (beds and staff) to care for the surge of patients with COVID-19; little is known about the impact of this on patients whose surgery was delayed. The objective of this study was to understand the patient and family/caregiver perspective of having a surgery delayed during the COVID-19 pandemic. METHODS: Using an interpretative descriptive approach, we conducted interviews between Sept. 20 and Oct. 8, 2021. Adult patients who had their surgery delayed or cancelled during the COVID-19 pandemic in Alberta, Canada, and their family/caregivers were eligible to participate. Trained interviewers conducted semistructured interviews, which were iteratively analyzed by 2 independent reviewers using an inductive approach to thematic content analysis. RESULTS: We conducted 16 interviews with 15 patients and 1 family member/caregiver, ranging from 27 to 75 years of age, with a variety of surgical procedures delayed. We identified 4 interconnected themes: individual-level impacts on physical and mental health, family and friends, work and quality of life; system-level factors related to health care resources, communication and perceived accountability within the system; unique issues related to COVID-19 (maintaining health and isolation); and uncertainty about health and timing of surgery. INTERPRETATION: Although the decision to delay nonurgent surgeries was made to manage the strain on health care systems, our study illustrates the consequences of these decisions, which were diffuse and consequential. The findings of this study highlight the need to develop and adopt strategies to mitigate the burden of waiting for surgery during and after the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».