Patients’ and staffs’ experiences of clinical support after a lower limb reconstruction: An interview study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore patient and healthcare professional perspectives on post-lower limb reconstruction support. Design: A qualitative study . Setting: One-to-one semi-structured interviews undertaken via video conferencing software or over the telephone. Participants: Thirty-two patients (who had undergone reconstructive surgery due to trauma, malunion, non-union, infection or congenital issues treated by internal or external fixation) and 22 orthopaedic healthcare professionals (surgeons, nurses and physiotherapists) were interviewed between November 2020 and June 2021. Results: Thematic analysis was undertaken on data surrounding clinical support. Four themes were generated: being involved and feeling informed, physiotherapy as a motivator for recovery, the importance of timely access to physiotherapy, and mental health support. Patients valued being involved in decisions about their care and feeling informed. Supportive nurses played a key role, with patients appreciating clear communication and empathy. Trust in the clinical team eased anxiety, whilst a lack of information caused stress and dissatisfaction. Post-surgery, information on recovery, access to physiotherapy, and hospital contacts were crucial. Physiotherapy was vital for regaining mobility, providing motivation, and promoting confidence. Access to mental health support was limited, though patients appreciated emotional support from physiotherapists and hospital staff. Conclusion: By providing comprehensive support, healthcare professionals can optimise patient satisfaction with care, enhance psychological well-being, and facilitate the successful rehabilitation and reintegration of patients back into their daily lives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».