Surgical Recovery Through the Lens of Patients with Colorectal Disease: A Qualitative Study in an Enhanced Recovery after Surgery Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As perioperative care shifts to a more patient-centered model, understanding needs and experiences of patients is vital. Gaining such insight can enhance the alignment of care with patient priorities, encouraging adherence to recovery-oriented interventions. We aimed to explore patient-defined recovery and the elements that modify the recovery process for patients with colorectal disease under enhanced recovery after surgery (ERAS) care. STUDY DESIGN: A qualitative study was conducted at an ERAS-participating hospital in Alberta, Canada, between April 2018 and June 2019. A co-design focus group set the research direction, and semistructured interviews were conducted postoperatively in-hospital or within 3 months postdischarge. Diverse patient ages and colorectal conditions were targeted through purposive sampling. Interviews were transcribed verbatim and analyzed through manifest and latent content analysis. RESULTS: Twenty patients with mean age 62 (SD 13) years and 45% with cancer (17 interview, 2 focus group + interview, and 1 focus group only) were enrolled. Recovery was defined by patients as the return to normal routines and four themes were identified. First, phases of recovery: recovery was described as multidimensional phases distinctively as early, late or long-term, and the endpoint. Second, recovery facilitators: recovery was supported through positive mindsets, conscious recovery, and taking an active role. Third, recovery barriers: recovery was hindered by negative mindsets and treatment side effects. Finally, recovery catalysts: communication, autonomy, and expectations facilitated active or passive recovery. CONCLUSIONS: Our patient-oriented recovery model may contribute a new dimension to the ERAS framework by capturing patients' recovery experiences. Further research is encouraged to explore its value in enhancing patient-centered care within ERAS.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».