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Enregistrement W4406664960 · doi:10.1097/gox.0000000000006396

Words to Avoid During Wide-awake Local Anesthesia No Tourniquet Surgery to Enhance Patient Experience

2025· article· en· W4406664960 sur OpenAlexaff
Jean Paul Brutus, Natasha Barone, Kira Stolberg, P. S. Russell, Donald H. Lalonde

Notice bibliographique

RevuePlastic & Reconstructive Surgery Global Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDalhousie UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTourniquetPatient satisfactionAnxietyMedicineConversationPatient experienceEmpathyPatient safetyIntensive care medicinePsychologyAnesthesiaHealth careNursingPsychiatryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the evolving landscape of ambulatory surgery, wide-awake local anesthesia no tourniquet (WALANT) surgery has emerged as a preferred approach due to its efficacy, cost-effectiveness, and patient satisfaction. This paradigm shift places the patient at the center of intraoperative communication, requiring a significant change in the dialogue within the operating room (OR). Traditional conversations, which often exclude the unconscious patient, must evolve to accommodate and prioritize the psychological comfort of the conscious patient. This article examines the impact of language, tone, and conversation content on the patient experience during WALANT. We propose a communication framework that emphasizes empathy, reassurance, and patient inclusion to reduce anxiety and increase patient compliance. By analyzing common OR dialogues and their potential impact on awake patients, we identify specific phrases and words that may exacerbate patient stress or discomfort. Alternatives are suggested to foster a more positive and inclusive environment. Our recommendations are based on extensive clinical experience and supported by relevant literature, highlighting the critical role of mindful communication in improving clinical outcomes and patient satisfaction in WALANT.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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