Diabetic Foot Ulcer Off-loading
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the practice of off-loading diabetic foot ulcers (DFUs) using real-world data from a large wound registry to better identify and understand the gap between evidence and practice. DESIGN: Retrospective, deidentified data were extracted from the US Wound Registry based on patient/wound characteristics, procedures performed, and at which clinic the DFU was treated. SETTING: 96 clinics (23 from the United States and Puerto Rico) PATIENTS: : 11,784 patients; 25,114 DFUs MAIN OUTCOME MEASURES: : Healed/not healed, amputated, percent off-loading, percent use of total contact casting (TCC), infection rate MAIN RESULTS: : Off-loading was documented in only 2.2% of 221,192 visits from January 2, 2007, to January 6, 2013. The most common off-loading option was the postoperative shoe (36.8%) and TCC (16.0%). There were significantly more amputations within 1 year for non-TCC-treated DFUs compared with TCC-treated DFUs (5.2% vs 2.2%; P = .001). The proportion of healed wounds was slightly higher for TCC-treated DFUs versus non-TCC-treated DFUs (39.4% vs 37.2%). Infection rates were significantly higher for non-TCC-treated DFUs compared with TCC-treated DFUs (2.6 vs 1.6; P = 2.1 × 10). Only 59 clinics used TCC (61%); 57% of those clinics used traditional TCC, followed by TCC-EZ (36%). Among clinics using any type of TCC, 96.3% of the DFUs that did not receive TCC were "TCC-eligible" ulcers. Among clinics using "traditional" TCC systems, 1.4% of DFUs were treated with TCC, whereas clinics using TCC-EZ provided TCC to 6.2% of DFUs. CONCLUSION: Total contact casting is vastly underutilized in DFU wound care settings, suggesting that there is a gap in practice for adequate off-loading. New, easier-to-apply TCC kits, such as the TCC-EZ, may increase the frequency with which this ideal form of adequate off-loading is utilized.
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 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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».