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Notice bibliographique
Résumé
The effective management of nonhealing wounds is based on a complete patient history, a detailed initial assessment of the wound, and an analysis of probable causative factors. This information is used to individualize a management strategy to the underlying pathophysiology preventing healing and to implement appropriate wound interventions. Regular reassessment of progress toward healing and appropriate modification of the intervention are also necessary. Accurate and clinically relevant wound assessment is an important clinical tool, but this process remains a substantial challenge. Wound assessment terminology is nonuniform, many questions surrounding wound assessment remain unanswered, agreement has yet to be reached on the key wound parameters to measure in clinical practice, and the accuracy and reliability of available wound assessment techniques vary. This article, which resulted from a meeting of wound healing experts in June 2003, reviews clinically useful wound measurement approaches, provides an overview of the principles and practice of chronic wound assessment geared to a clinical audience, and introduces a simple mnemonic, MEASURE. MEASURE encapsulates key wound parameters that should be addressed in the assessment and management of chronic wounds: Measure (length, width, depth, and area), Exudate (quantity and quality), Appearance (wound bed, including tissue type and amount), Suffering (pain type and level), Undermining (presence or absence), Reevaluate (monitoring of all parameters regularly), and Edge (condition of edge and surrounding skin). This article also provides some preliminary recommendations targeted to developing best practice guidelines for wound assessment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,526 | 0,343 |
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 ».