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Enregistrement W1969507824 · doi:10.1097/won.0b013e3181d73aab

Bates-Jensen Wound Assessment Tool

2010· article· en· W1969507824 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Ostomy and Continence Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensKahnawake Education CenterRichmond HospitalYork UniversitySouthlake Regional Health CenterCARE Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBATESWound careMedicineLikert scaleSurgeryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: A group of 3 WOC nurses and a nurse researcher, in partnership with the author of the Bates Wound Assessment Tool (BWAT), sought to validate wound photographs depicting each characteristic of the instrument. INSTRUMENT: The BWAT contains 13 items that assess wound size, depth, edges, undermining, necrotic tissue type, amount of necrotic, granulation and epithelialization tissue, exudate type and amount, surrounding skin color, edema, and induration. These are rated using a modified Likert scale; a score of 1 indicates the healthiest and 5 indicates the most unhealthy attribute for each characteristic. In 2001, the PSST was revised and renamed the Bates-Jensen Wound Assessment Tool to reflect the global use of the tool with wound types beyond pressure ulcers. METHODS: Phase 1 involved the selection of digitalized wound photographs for 11 of the BWAT wound characteristics by the researchers. The photographs needed to be of high resolution and good quality for eventual publication and validated by the original BWAT author as being representative of the intended characteristic. In phase 2, a face-to-face validation exercise was completed to include, edit, or exclude these photographs. Corrections were made; additional photographs were obtained for the remaining characteristics and to replace those not validated. Phase 3 involved an electronic survey that achieved validation online. PARTICIPANTS: Phase 2 participants consisted of 15 WOC nurses with a mean of 11.5 years of experience with wounds. Phase 3 had 8 WOC nurses and 1 master's prepared wound care specialist, with approximately 10 years of experience. One third of participants in each phase were familiar with the BWAT. In a separate exercise to rate photographs that would be used for testing the implementation of the pictorial guide, 7 WOC nurses and 2 RNs who used the BWAT regularly and 2 researchers participated in a face-to-face discussion. RESULTS: A total of 214 photographs were reviewed in this study. Seventy-three percent (n = 55) of the photographs for the pictorial guide were endorsed in phase 2, and 100% (n = 53) in phase 3 to demonstrate the 65 BWAT characteristics. In addition, photographs that could be used for a competency exercise and for pre- and posttests were also rated by the panels. CONCLUSIONS: The photographic content of the BWAT pictorial guide has been validated by a small group of wound care experts. The purpose of the exercise was to create a visual learning aid to enhance the education around wound assessment and as a resource for nurses in practice. Now published in a pocket guide format, it is a standardized way to teach BWAT wound assessment skills in a consistent format.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,383 · 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