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Enregistrement W4391647613 · doi:10.26550/2209-1092.1285

‘I want to be a member of my heart team’: Insights from patients’ experiences of minimalist transcatheter aortic valve implantation

2024· article· en· W4391647613 sur OpenAlexaff
Celeste G. Percy, A. Fuchsia Howard, Bobby Lee, Janarthanan Sathananthan, David Wood, John G. Webb, Sandra Lauck

Notice bibliographique

RevueJournal of Perioperative Nursing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAortic valveCardiologyInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Internationally, transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is the most common approach for treating aortic stenosis. There is growing evidence to support the implementation of a streamlined clinical pathway to optimise outcomes, improve capacity and facilitate safe early discharge home. Best practices that are emerging include adopting a minimalist approach and transition from general anaesthesia to conscious sedation or local anesthesia only. We aimed to explore what could be learned from patients’ experiencesof their care in this rapidly evolving context. Methods: We conducted a qualitative study of patients in the first week after TAVI to explore their perspectives of the procedure and elicit their recommendations. We used interpretive description as the methodological approach to not only inform data collection and analysis but also to generate evidence to inform practice. Results: We recruited 15 participants, five women and ten men, with a mean age of 83 years (±5.4) who had transfemoral TAVI with minimal sedation (n=14) in a hybrid operating room (n=6) or a cardiac catheter laboratory (n=9) and were discharged home without complications the day after their procedure. The overarching theme of ‘I want to be a member of my heart team during my procedure’ emerged, and was illustrated by three themes: ‘Who am I tothem?’ (situating self in relation to the team), ‘How can I be a good patient?’ (knowing expectations of me) and ‘How do I manage this complex wave of emotions?’ (interpreting team signals). Participants provided unique recommendations, including patient participation during safety checkpoints, communication protocols, education and raised awareness of patients’ needs during minimalist TAVI. Conclusions: The rapid emergence of minimalist approaches for the treatment of valvular heart disease warrants tailored strategies to integrate patients’ needs. Further research is needed to ensure the adoption of patient-centred practices during TAVI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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