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Enregistrement W2013769931 · doi:10.1080/10400435.2014.940473

The Effect of a Liner on the Dispersion of Sacral Interface Pressures During Spinal Immobilization

2014· article· en· W2013769931 sur OpenAlexaff
Greg Nemunaitis, Mary Joan Roach, Melanie Boulet, Jennifer Nagy, Bram R. Kaufman, Melvin Mejia, Mohamed Samir Hefzy

Notice bibliographique

RevueAssistive Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSacrumSpinal cord injuryInterface (matter)Spinal cordBiomedical engineeringSurgeryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sacral pressure ulcers are a significant problem following spinal cord injury and are felt to be in part due to the high interface-pressures generated while strapped to the spine board. The objective of this study was to determine sacral interface-pressure and sensing area in healthy volunteers on a spine board and the effects of a gel pressure dispersion liner. Thirty-seven volunteers were placed on a pressure-sensing mat between the subject and the spine board. Measurements were carried out with and without a gel liner. Pressures and sensing area were recorded every minute for 40 minutes. The highest pressure was generated at the sacral prominence of each subject. Mean interface-pressures were higher on the spine board alone than with the gel liner (p < .0001). Overall, mean sensing area was lower on the spine board than with the gel liner (p < .0001). Standard spinal immobilization causes high sacral interface-pressures. The addition of a gel liner on the spine board decreased overall mean sacral pressures and increased mean sensing area. Generation of sacral pressure ulcers may be related to the initial interface-pressures generated while the patient is strapped to the spine board. The addition of a gel liner may reduce the incidence of sacral pressure ulcers.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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