Preventing Pressure Ulcers in Long-term Care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pressure ulcers are common in many care settings, with adverse health outcomes and high treatment costs. We evaluated the cost-effectiveness of evidence-based strategies to improve current prevention practice in long-term care facilities. METHODS: We used a validated Markov model to compare current prevention practice with the following 4 quality improvement strategies: (1) pressure redistribution mattresses for all residents, (2) oral nutritional supplements for high-risk residents with recent weight loss, (3) skin emollients for high-risk residents with dry skin, and (4) foam cleansing for high-risk residents requiring incontinence care. Primary outcomes included lifetime risk of stage 2 to 4 pressure ulcers, quality-adjusted life-years (QALYs), and lifetime costs, calculated according to a single health care payer's perspective and expressed in 2009 Canadian dollars (Can$1 = US$0.84). RESULTS: Strategies cost on average $11.66 per resident per week. They reduced lifetime risk; the associated number needed to treat was 45 (strategy 1), 63 (strategy 4), 158 (strategy 3), and 333 (strategy 2). Strategy 1 and 4 minimally improved QALYs and reduced the mean lifetime cost by $115 and $179 per resident, respectively. The cost per QALY gained was approximately $78 000 for strategy 3 and $7.8 million for strategy 2. If decision makers are willing to pay up to $50 000 for 1 QALY gained, the probability that improving prevention is cost-effective is 94% (strategy 4), 82% (strategy 1), 43% (strategy 3), and 1% (strategy 2). CONCLUSIONS: The clinical and economic evidence supports pressure redistribution mattresses for all long-term care residents. Improving prevention with perineal foam cleansers and dry skin emollients appears to be cost-effective, but firm conclusions are limited by the available clinical evidence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 découle