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Enregistrement W2070759037 · doi:10.12968/jowc.2008.17.5.29153

Combined use of an ibuprofen-releasing foam dressing and silver dressing on infected leg ulcers

2008· article· en· W2070759037 sur OpenAlexaff
Bo Jørgensen, Finn Gottrup, Tonny Karlsmark, N Bech-Thomsen, R. Gary Sibbald

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOcclusive dressingIbuprofenSurgeryPharmacologyPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the effect and safety of an ibuprofen-releasing foam (Biatain-Ibu, Coloplast A/S) combined with an ionised silver-releasing wound contact layer (Physiotulle Ag, Coloplast A/S) on painful, infected venous leg ulcers. METHOD: This open non-comparative study involved 24 patients with painful, exuding, locally infected, and stalled venous leg ulcers. Persistent pain and pain at dressing change were monitored using a 11-point numerical box scale (NBS). The composition of the wound bed, the dressing combination's ability to absorb exudate and minimise leakage, ibuprofen content in the exudate, reduction in wound area and adverse effects were also recorded. RESULTS: Persistent wound pain decreased from a mean of 6.3 +/- 2.2 to 3.0 +/- 1.7 after 12 hours and remained low thereafter. Pain at dressing change also decreased and remained low. Forty-eight hours after the first dressing application, the mean concentration of ibuprofen in the wound exudate reached a constant level of 35 +/- 21 microg/ml. After 31 days, the relative wound area had reduced by 42%, with an associated decrease in fibrin and an increase in granulation tissue. The number of patients with wound malodour decreased from 37% to 4%. No serious adverse events were reported. CONCLUSION: The combined use of the ibuprofen-releasing foam dressing and silver-releasing contact layer reduced wound pain and promoted healing without compromising safety.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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