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Enregistrement W4416706047 · doi:10.1186/s12998-025-00622-y

Understanding the complexity of surgical decision-making for individuals with symptomatic lumbar spinal stenosis: A qualitative study

2025· article· en· W4416706047 sur OpenAlexafffundabout
Nora Bakaa, Raja Rampersaud, Brian Drew, Aleksa Cenic, Lisa C. Carlesso, Joy C. MacDermid, Douglas P. Gross, Luciana Macedo

Notice bibliographique

RevueChiropractic & Manual Therapies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWestern UniversityToronto Western HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiopsychosocial modelQualitative researchRehabilitationChiropracticManual therapyAlternative medicineLumbar spineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the factors influencing surgical decisions specific to symptomatic lumbar spinal stenosis (SLSS) can help healthcare providers support patients, set expectations and improve health literacy. Therefore, the purpose of this study is to explore the experiences and perspectives of Canadian patients who choose to undergo surgery for SLSS. METHODS: We used qualitative interpretive phenomenology to understand the surgical decision-making process from individuals with lived experience of SLSS. We conducted semi-structured qualitative interviews that lasted between 30 and 90 min. Inclusion criteria were individuals 55 or older, diagnosed with SLSS, scheduled for or have undergone lumbar spine surgery, and able to speak English. Participants were recruited between October 2019 and September 2021. RESULTS: A total of 32 participants (Men: n = 18; Women: n = 14) were included in this study. Among those participants, 15 were interviewed preoperatively and 17 postoperatively, and all were over 55 years. We identified 5 themes that were woven through the decision-making of respondents, beginning with the experience with healthcare systems and building outwards to the broader social context: (1) Previous experience with non-surgical management, (2) Worrisome symptoms impacting functionality, (3) Perception of surgery as a final course of action, (4) Post-surgical hopes/expectations (i.e., hope that they will be pain-free after surgery), and (5) Having a social support network (i.e., advice and support from family/friends). CONCLUSION: Several experiences may influence an individual's decision to undergo spine surgery, highlighting the importance of integrating a biopsychosocial model in managing SLSS. For chiropractors and manual therapists, these indicators are particularly important, as they often represent a first point of contact for patients with SLSS. Clinicians must maintainperson-centric communication to help patients understand their condition and the clinical treatment pathway for SLSS and develop post-surgical expectations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,014
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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