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Enregistrement W1985599331 · doi:10.1097/phm.0000000000000117

Factors Associated with Pressure Ulcer Risk in Spinal Cord Injury Rehabilitation

2014· article· en· W1985599331 sur OpenAlexaff
Gerben DeJong, Ching‐Hui Hsieh, Patrick Brown, Randall J. Smout, Susan D. Horn, Pamela Ballard, Tara Bouchard

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Medicine & Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensCanadian Society for Digital Humanities
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationSpinal cord injuryFunctional Independence MeasurePhysical therapyObservational studyLogistic regressionCohort studyCohortSpinal cordInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to identify patient and clinical factors most strongly associated with a spinal cord injury patient's risk for developing a pressure ulcer (PU) during rehabilitation. DESIGN: This is a prospective observational cohort study conducted at an urban rehabilitation hospital-based specialized spinal cord injury center. The main outcome measure was the onset of a stage 2 or higher PU. RESULTS: Study patients (N = 159) with new (n = 66) and patients with earlier (n = 99) spinal injuries had identical rates at which they acquired a new PU (stage ≥2) in rehabilitation--13.1%. The patients who came to rehabilitation with a PU or myocutaneous flap exhibited a higher rate of developing yet another PU while in rehabilitation (30.2%) than those who came to rehabilitation without an existing PU or flap (6.9%). Logistic regression analysis identified two variables that best predicted a patient's risk at admission for developing a PU during rehabilitation (c = 0.77)--entering rehabilitation with a PU and admission Functional Independence Measure transfers score of less than 3.5. CONCLUSIONS: The greatest risk of developing a new PU in rehabilitation is being admitted with an existing PU followed by admission Functional Independence Measure transfers score of less than 3.5. Using these two variables, one can develop a patient PU risk algorithm at admission that can alert clinicians for the need to enhance vigilance, skin monitoring, and early patient education.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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