Feasibility and acceptability of a preoperative checklist health promotion in elective surgery in the UK: a mixed-methods study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multimorbidity or the presence of two or more long-term conditions is now common in people undergoing surgery. However, current care pathways often miss these healthcare encounters to support long-term health promotion. Therefore, there is a need for practical, scalable approaches that can be integrated into routine surgical care, for which limited solutions exist at present. We have co-designed a structured preoperative checklist to help identify and manage long-term conditions in patients listed for elective surgery. This study aims to evaluate the feasibility and acceptability of this preoperative checklist in patients undergoing elective surgery. METHODS AND ANALYSIS: This is a mixed-methods feasibility study in one National Health Service trust in the UK. We will recruit up to 50 adults scheduled for elective surgery and use the checklist during initial surgical clinic appointments. Quantitative data will include recruitment and retention rates, completion of the checklist and baseline clinical characteristics, analysed using descriptive statistics. Qualitative data will be collected through semistructured interviews with up to 16 patients and clinicians. These interviews will be analysed thematically, guided by the Consolidated Framework for Implementation Research. Triangulation of quantitative and qualitative data will allow us to explore fidelity, acceptability, barriers and facilitators to implementation and refine the intervention ahead of a future pilot cluster randomised trial. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has received approval from the Yorkshire & The Humber - Sheffield Research Ethics Committee (approval number: 25/YH/0045). All participants will give written informed consent. Results will be published in peer-reviewed journals and shared with participants, the public and policy stakeholders.
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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 | 0,017 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».