Patient-centered perspectives on perioperative care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The collection and evaluation of patient-reported outcomes is essential to the development of patient and family centered care. Current patient surveying techniques are limited by delayed response times and restriction to specific health systems. The use of random-domain intercept technology (RDIT), by Real-Time Interactive World-Wide Intelligence (RIWI, Toronto, ON, Canada) mitigates current barriers by creating a dynamic real-time feedback environment and providing a mass sampling technique. Methods RDIT was employed to survey a wide sample of respondents across the United States (US). Respondents who self-identified as having had a surgical procedure or cared for someone having a surgical procedure were included in the analysis. Results 1,004 participants completed the survey and answered questions regarding demographics, perioperative details, sentiments on postoperative recovery, postoperative clinical endpoints, sentiments on healthcare professionals, and opinions on future surgical care. Discussion The results of this cross-sectional study identified areas with potential for improvement in the patient perioperative experience that could improve the patient experience. This novel use of RDIT provided a valuable tool for real-time feedback and mass sampling allowing the creation of a dynamic healthcare environment that fosters timely and targeted improvements to patient experiences and outcomes.
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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 ».