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Enregistrement W1884042052 · doi:10.1111/iwj.12446

Electrical stimulation therapy for the treatment of pressure ulcers in individuals with spinal cord injury: a systematic review and meta‐analysis

2015· review· en· W1884042052 sur OpenAlexaff
Deena Lala, Sandi J. Spaulding, Shauna M. Burke, Pamela E. Houghton

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCINAHLCochrane LibrarySpinal cord injuryConfidence intervalMEDLINERandomized controlled trialNursing careWound healingPhysical therapyInternal medicineSurgerySpinal cordPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To conduct a systematic review and meta-analysis on the effects of electrical stimulation therapy (EST) on healing pressure ulcers in individuals with spinal cord injury (SCI). CINAHL, The Cochrane Library, PubMed, SCOPUS, EMBASE, Nursing & Allied Health and Dissertation & Theses databases were searched for relevant English language articles from the date of inception to 31 January 2014. Separate searches were conducted in Google Scholar and academic journals specialised in wound care. Two reviewers independently assessed study eligibility. Studies were included if EST was used to treat pressure ulcers in individuals with SCI. A total of 599 articles were screened, and 15 studies met the inclusion criteria. A meta-analysis with five studies demonstrated that EST significantly decreased the ulcer size by 1·32%/day [95% confidence interval (CI): 0·58-2·05, P < 0·001] compared to standard wound care (SWC) or sham EST. Another meta-analysis conducted with four studies showed that EST increased the risk of wound healing by 1·55 times compared with standard wound care or sham EST (95% CI: 1·12 to 2·15, P < 0·0001). Because of the wide array of outcome measures across studies, a single meta-analysis could not be conducted. EST appears to be an effective adjunctive therapy to accelerate and increase pressure ulcer closure in individuals with SCI.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,037
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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