DESCRIBING AVAILABLE PREOPERATIVE EDUCATION METHODS AND COMPARING OUTCOMES FOR SPINAL FUSION CANDIDATES: A CROSS-CANADA STUDY
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to (1) describe preoperative education practices among Canadian spine surgeons for patients undergoing spinal fusion and (2) investigate the effects of these recommendations on patient outcomes. We surveyed surgeons contributing to the Canadian Spine Outcomes and Research Network (CSORN) registry regarding their demographics, preoperative patient educational procedures, and perceptions of education. Retrospective data was incorporated from CSORN patients who underwent thoracolumbar fusion with 3- and 12-month follow-up. Survey responses established patient cohorts with or without access to a preoperative multidisciplinary education class. Study outcomes comprised patient satisfaction, expectation fulfillment, resource utilization, and length of stay (LOS). Propensity score models using inverse probability weights and regression adjustment accounted for confounding from age, sex, education, time with condition, principal pathology, baseline disability, and mental health. We included data from 31 surgeons (64.5% orthopaedic, 35.5% neurosurgeons) representing 16 centres and 448 patients (mean age 59.71 [± SD 11.86] years; 58.5% female; class group n = 130). Surgeons favoured using spine models (71.0%) and pamphlets (61.3%) among listed education tools. A patient preoperative education class was available to 6.5% of surgeons, while 12.9% selected none of the preoperative education opportunities. On a 10-point scale of preoperative education importance (0-not important, 10-very important), the mean for surgeon responses was 8.90 [± SD 1.30] (range 5-10) points. No differences were seen between education groups (with vs. without class access) for patient satisfaction and resource utilization at 3 or 12 months. The average LOS was 2.29 days shorter (p = 0.017) for the class group. The class group was more likely to achieve expectations for mental health (OR [95% CI] = 1.85 [1.12-3.06]) and return to recreational activities (2.07 [1.24-3.45]) at 12 months. Conversely, the class group showed decreased odds of meeting expectations for independence at 3 months (0.51 [0.31-0.83]). Recommending a multidisciplinary education class before surgery may confer benefits for patient outcomes, yet utilization in Canada is very limited. Addressing this gap nationally represents an opportunity to improve quality of care.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».