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Enregistrement W2106138457 · doi:10.5430/cns.v1n2p43

Community-dwelling individuals living with chronic wounds: Understanding the complexity to improve nursing care. A descriptive cohort study

2013· article· en· W2106138457 sur OpenAlexafffundabout
Margaret B. Harrison, Elizabeth G. VanDenKerkhof, Wilma M. Hopman, Meg Carley

Notice bibliographique

RevueClinical Nursing Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesFaculty of Health Sciences, Queen's UniversityQueen's University
Mots-clésMedicinePopulationPsychological interventionHealth careQuality of life (healthcare)Descriptive statisticsChronic painChronic conditionCohortNursing careDiseasePhysical therapyFamily medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic disease management is a priority in most healthcare systems. The burden of managing these chronic conditions frequently falls on nurses since the majority of individuals with chronic conditions are treated by nurses in the community or home care setting. Chronic wounds are frequently one of the conditions managed thus were used as an example to illustrate the profile of the population being referred for community care. Fully understanding this population is a first step toward successful chronic disease management and improved care planning for nursing. Objectives: 1) Describe demographic, circumstance-of-living, clinical and wound characteristics of individuals living with a chronic condition; 2) Determine pain, health-related quality of life (HRQoL), function and health outcomes on admission and along the trajectory to healing; and 3) Identify factors to assist health authorities in gathering planning data for chronic disease populations. Design: Secondary data analysis of four major studies using a descriptive/exploratory design. Setting: Care delivered in the community in three Canadian provinces at either a clinic or in home by trained nurses using an evidence-informed protocol. Participants: 735 cognitively intact adults receiving community wound care for a leg ulcer below the knee of venous or venous-mixed etiology. Main Outcome Measure(s): Demographic, clinical, circumstance-of-living, ulcer characteristics and interventions, pain, HRQoL and health outcomes, and healthcare utilization. Main Results: Participants averaged 68 years old, 30% had three or more comorbidities, and many lived alone (37%). Ulcers were present for 11 weeks (median) prior to receiving care and took almost 10 weeks to heal. At baseline 85% reported leg ulcer pain, 53% issues with mobility, 24% issues with washing or dressing, 58% had issues performing usual activities, and one-third reported moderate anxiety or depression. Conclusion: The data illustrate the complexity surrounding individuals receiving community care for a chronic wound and illuminate the challenges faced in planning an effective chronic disease management approach. Implications from this study are relevant to planners, policy-makers and frontline care providers and a number of specific recommendations are offered.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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