Development of an evidence‐based protocol for care of pilonidal sinus wounds healing by secondary intent using a modified reactive Delphi procedure. Part one: the literature review<sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
This article is in two parts. The overall aim of this section was to review the literature in relation to pilonidal sinus wounds (PSW) healing by secondary intent for a Master's of Science in Wound Healing and Tissue Repair thesis. The purpose of the literature review was to determine if an evidence-based guideline or consensus document existed for the care of these wounds, and if not, to determine the topics from which to develop items for the first round of a modified reactive Delphi questionnaire. Part two will describe the iterative process, the analysis and the results. The review found no best practice guidelines concerning PSW, and only one clinical pathway. Seventeen areas of interest were identified that may contribute to optimal healing conditions or to delayed healing. These included microbiology of infected PSW, signs and symptoms of localised or deeper (spreading) chronic wound infection, swab for c&s, role of topical antiseptics or antimicrobials, systemic antibiotics, local wound interventions, optimal positioning, wound cleansing, principles of moist wound healing/dressing selection, topical negative pressure (TNP) therapy, peri-wound skin decontamination and depilation, pain control, physical activities, optimal nutrition and patient education.
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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 | 0,254 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,007 |
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 ».