Bridging the Gap: Understanding Patient and Clinician Preferences When Designing Preoperative Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditionally, health information has been created from the perspective of the providers with minimum patient consultation, hindering engagement and adherence. The rate of shoulder replacements has increased over the past decade, is associated with shorter hospital stays, and patients are relying on education to be able to participate in shared decision-making. Therefore, to ensure creation of accessible education programs for shoulder replacement procedures, we explored patient and clinician preferences regarding content and device choices for a preoperative shoulder replacement education program. METHODS: This study used an interpretive descriptive qualitative approach to understand patient and clinician preferences. We included a subset of patient and healthcare provider perspectives, from those who had previously completed our quantitative survey. Interviews were conducted in English by one researcher. Analysis was conducted through a descriptive thematic analysis with open coding. RESULTS: A total of 10 patients and 9 healthcare providers were interviewed. Findings were categorized into four main themes described the process of creating patient education material (1) methods of accessing information, (2) deciding on educational content, (3) deciding on device use, and the last theme of factors affecting engagement can be further divided as (4-1) promotors of engagement and (4-2) barriers of engagement. CONCLUSIONS: A multimodal program of a website with videos and a written booklet, that covers basic information regarding the surgery, timelines for recovery, sling use, use of therapeutic devices/aids post-surgery, patient expectations to improve surgery satisfaction, postoperative restrictions, pain management, rehabilitation and home supports is desired by both patients and clinicians.
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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 | 0,023 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».