Effective management of patients with diabetes foot ulcers: outcomes of an Interprofessional Diabetes Foot Ulcer Team
Notice bibliographique
Résumé
A longitudinal observational study on a convenience sample was conducted between 4 January and 31 December of 2010 to evaluate clinical outcomes that occur when a new Interprofessional Diabetes Foot Ulcer Team (IPDFUT) helps in the management of diabetes-related foot ulcers (DFUs) in patients living in a small urban community in Ontario, Canada. Eighty-three patients presented to the IPDFUT with 114 DFUs of average duration of 19·5 ± 2·7 weeks. Patients were 58·4 ± 1·4 years of age and 90% had type 2 diabetes, HbA1c of 8·3 ± 2·0%, with an average diabetes duration of 22·3 ± 3·4 years; in 69% of patients, 78 DFUs healed in an average duration of 7·4 ± 0·7 weeks, requiring an average of 3·8 clinic visits. Amputation of a toe led to healing in three patients (4%) and one patient required a below-knee amputation. Six patients died and three withdrew. Adding a skilled IPDFUT that is trained to work together resulted in improved healing outcomes. The rate of healing, proportion of wounds closed and complication rate were similar if not better than the results published previously in Canada and around the world. The IPDFUT appears to be a successful model of care and could be used as a template to provide effective community care to the patients with DFU in Ontario, Canada.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».