MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6999721459

Developing a Pre-Surgical Rehabilitation Intervention for Individuals with Symptomatic Lumbar Spinal Stenosis

2024· dissertation· en· W6999721459 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of AlbertaCanadian Institutes of Health ResearchPhysiotherapy Foundation of CanadaMcMaster UniversityWorkSafeBCCanadian Orthopaedic FoundationArthritis Society
Mots-clésPrehabilitationRehabilitationIntervention (counseling)Qualitative researchPerioperativeRandomized controlled trialLumbar spinal stenosisReferralHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symptomatic lumbar spinal stenosis (SLSS) is a common cause of pain and disability among older adults and is the most common indication for lumbar spine surgery in older adults. However, one-third of patients do not experience clinically important improvements in pain or disability after surgery. This thesis included 4 studies with an overarching aim of understanding the perioperative experience of SLSS patients and developing a patient-centred prehabilitation program to improve post-operative outcomes. The first study aimed to understand SLSS patient’s surgical decision-making. We conducted qualitative interviews (n=35) and used inductive phenomenology to identify five themes: previous experiences with non-surgical management, worrisome symptoms impacting functionality, perception of surgery as a final course of action, post-surgical hopes/expectations, and having a social support network. The second study aimed to understand the unmet needs and expectations for the management of SLSS among the same participant group. We identified four themes: the complexity of navigating the healthcare system, the need for strengthened perioperative management, the absence of peer support as a desired opportunity, and difficulty navigating post-operative recovery without healthcare provider support. The insights from the qualitative studies informed the development of an 8-week, patient-centered prehabilitation intervention, which included principles of cognitive behavioural therapy, motivational interviewing, graded activity, education and peer support. A feasibility randomized controlled trial (RCT) comparing the prehabilitation to minimal intervention was conducted, including outcomes of recruitment rate, adherence, program satisfaction, attrition, and barriers and facilitators. There was a 57% referral acceptance rate and challenges with recurrent and attrition due to early surgery, meaning that pilot feasibility criteria were not met. However, participants that completed the intervention reported high satisfaction with care, although this should be interpreted with caution given the small sample size. Parallel to the RCT, we conducted a longitudinal qualitative study (semi-structured interviews before and after the intervention and 3 months after surgery). We identified four recovery trajectories among participants: sedentary struggle, dynamic recovery, dynamic struggle, and dynamic resilience. These trajectories highlighted the role of changing attitudes and behaviours towards exercise and physical activity in recovery. The findings of this thesis suggest the need for targeted management pathways for SLSS, emphasizing the importance of integrating a psychosocial approach.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)Même sujetSpine and Intervertebral Disc PathologyTravaux en français237 207