Patient Perspectives on Interdisciplinary Peripheral Nerve Trauma Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Peripheral nerve injury (PNI) is a complex, debilitating condition that is increasingly being treated in interdisciplinary clinics. Patients see peripheral nerve surgeons, neurologists, physiatrists, and electrodiagnostic technicians in a single encounter. No studies have evaluated patient experience within this unique interdisciplinary care model. This study aims to assess patients’ perceptions of the effectiveness of delivery of care and health care information in an interdisciplinary PNI clinic. Methods: A cross-sectional mixed-methods study was conducted using a 23-question survey that was by a lived-experience partner (an individual who had a brachial plexus injury) in research who helped design the survey. Participants attended an interdisciplinary clinic for PNI 1-2 days prior to taking the survey. The survey included 5-point Likert scales for measuring patient understanding and qualitative questions that were categorized into themes, using conventional content analysis. Results: Of the 20 participants, 65% were male, 35% were female and the mean age was 42.6 ± 17.8. Median scores of 4 were obtained for the patient understanding of the testing purposes, test results, nerve recovery after PNI, and surgical decision-making (full understanding = 5). On improving the clinical experience, 58% indicated no improvements were necessary, while 17% indicated the clinic felt rushed or overwhelming. When asked about positive aspects of their clinical experience, 64% appreciated the team approach to care, 27% valued the informative nature of the clinic, and 27% appreciated the progress they felt when providers at the clinic performed nerve testing. Conclusions: The results demonstrate that patients with PNI have overall positive perceptions of the delivery of care and information in an interdisciplinary PNI clinic. These results provide new insight into how interdisciplinary care may be beneficial to PNI patients based on the perceived effectiveness of knowledge translation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».