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Enregistrement W1991379725 · doi:10.1111/j.1542-4758.2009.00357.x

Complex wounds tend to develop more rapidly in patients receiving hemodialysis because of diabetes mellitus

2009· article· en· W1991379725 sur OpenAlexvenueno aff
Masaki Fujioka, Kiyoshi Oka, Riko Kitamura, Aya Yakabe

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusSurgeryHemodialysisDebridement (dental)DialysisStaphylococcus aureusAmputation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of patients requiring dialysis because of diabetes mellitus is increasing and such patients often have complex chronic wounds, which are difficult to heal. However, there are few retrospective studies of wounds requiring surgical treatment. We evaluated 14 patients receiving hemodialysis (HD) (8 because of diabetes and 6 because of other diseases) who had extremity wounds and underwent surgical treatment in our unit from 2004 through 2007. We investigated differences in the cause of wounds, and in the interval between the start of HD and wound development. Wounds in patients undergoing HD because of diabetes originated due to ischemia in 2 cases (25%), trauma in 2 cases (25%), and infection in 4 cases (50%). Seven of 8 wounds developed infection with methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). Wounds in patients undergoing HD because of other diseases developed due to ischemia in 2 cases (33%) and trauma in 4 cases (67%). Three of 6 wounds developed infection and MRSA were isolated from 2 wounds. The interval between the start of HD and wound development was significantly shorter in patients with diabetes than in patients without diabetes. All patients with infectious wounds required immediate debridement. We conclude that patients receiving HD because of diabetes are likely to have more severe and rapidly developing wounds due to infections. Thus, they usually require immediate debridement before blood access shunt infection occurs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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