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Enregistrement W2017816996 · doi:10.1097/01.asw.0000406472.28553.24

Granulation Tissue of Chronic Pressure Ulcers as a Predictive Indicator of Wound Closure

2011· article· en· W2017816996 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer T. Wyffels, Laura E. Edsberg

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGranulation tissueMedicineGranulationAdobe photoshopWound closureChronic woundDigital image analysisWound healingSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: : To describe the temporal relationship between the quantity of granulation tissue in a chronic pressure ulcer (PrU) and its clinical outcome. DESIGN: : Study participants were seen on days 0, 1, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 10, 11, 14, 21, 28, 35, and 42. On each visit, the wounds were digitally photographed with a 3-cm calibration target. Images were analyzed using VeV MD (version 1.1.14; VERG Inc, Winnipeg, Manitoba, Canada) and Adobe Photoshop CS3 Extended (version 10.0.1; Adobe Systems Inc, San Jose, California). Granulation tissue was selected from calibrated digital images by 1 of 2 methods: manual selection and automated selection. Granulation tissue area was expressed as a percentage of total wound area. SETTING: : Academic research laboratory. PARTICIPANTS: : Thirty-one chronic PrUs were observed in 27 subjects. MAIN OUTCOME MEASURES: : Quantitative measure of granulation tissue area. MAIN RESULTS: : There was no relationship between the amount of granulation tissue expressed as a percentage of the total PrU area and wound outcome. CONCLUSIONS: : This study is the first to both quantitatively measure the amount of granulation tissue in a chronic PrU and attempt to correlate it to wound outcome. Although counterintuitive, the amount of granulation tissue was not predictive of outcome, and no temporal trends could be described.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations18
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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