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Enregistrement W4400473208 · doi:10.2196/57344

Acceptability, Perceptions, and Experiences Regarding Electronic Patient-Reported Outcomes After Laparoscopic Cholecystectomy: Protocol for a Mixed Methods Feasibility Study

2024· article· en· W4400473208 sur OpenAlexvenueno aff
Kareem Choucair, Mark Corrigan, Adrian O’Sullivan, Sean M. Barber, Lucja Stankiewicz, Patrick Henn, Oscar Dennehy, Mohd Yasser Kayyal, Yong Yu Tan, Kayode Philip Fadahunsi, John O’Donoghue

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Laparoscopic cholecystectomyMedicineCholecystectomyPsychologyFamily medicinePhysical therapyGeneral surgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-reported outcomes (PROs) can be defined as any report of a patient's health taken directly from the patient. Routine collection of PRO data has been shown to offer potential benefits to patient-doctor communication. Electronic forms of PRO measures (PROMs) could be more beneficial in comparison to traditional PROMs in obtaining PROs from patients. However, it is currently unclear whether the routine collection of electronic PRO data could result in better outcomes for patients undergoing laparoscopic cholecystectomy (LC). OBJECTIVE: This study aims to explore the perspectives of patients and surgeons on the use of electronic PROMs. Based on prior research, technical skill and experience level of the surgeon, long-term quality of life, patient involvement in decision-making, communication skills of the surgeon, cleanliness of the ward environment, and standards of nursing care are identified to be the most important factors for the patients. METHODS: This is a mixed methods prospective study that will collect both quantitative (survey) and qualitative (interview) data. The study has two components. The first involves the distribution of an electronic presurvey to patients who received elective LC within 48 hours of their surgery (n=80). This survey will explore the perspective of patients regarding the procedure, hospital experience, long-term outcomes, and the perceived value of using PROMs. These patients will then be followed up after 1 year and given another survey. The second component involves the distribution of the same survey and the completion of structured interviews with general surgeons (n=10). The survey will ascertain what PROs from the participants are most useful for the surgeons and the interviews will focus on how the surgeons view routine PRO collection. A convenience sampling approach will be used. Surveys will be distributed through Qualtrics and interviews will be completed on Microsoft Teams. RESULTS: Data collection began on February 14, 2023. As of February 12, 2024, 71 of 80 recruited patients have been given the presurvey. The follow-up with the patients and the general surgeon components of the study have not begun. The expected completion date of this study is in April 2025. CONCLUSIONS: Overall, this study will investigate the potential of electronic PRO collection to offer value for patients and general surgeons. This approach will ensure that patient care is investigated in a multifaceted way, offering patient-centric guidance to surgeons in their approach to care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57344.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,008

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 Opus0,398
Tête enseignante GPT0,689
Écart entre enseignants0,291 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
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