MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2112293458 · doi:10.1097/01.asw.0000280200.65883.fd

Best Practice Recommendations for Preparing the Wound Bed

2007· article· en· W2112293458 sur OpenAlexaffabout
R. Gary Sibbald, Heather Orsted, Patricia Coutts, David Keast

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound careMedicineBest practiceContinuing educationMEDLINEReading (process)NursingMedical educationIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief PURPOSE To provide the best available evidence in care of patients with chronic wounds. TARGET AUDIENCE This continuing education activity is intended for physicians, and nurses with an interest in wound care. OBJECTIVES After reading this article and taking this test, the reader should be able to: Identify local factors and recommendations for preparing the wound bed, including DIME and MEASURE, and ways to promote patient adherence to the treatment plan. Explain impairments and time guidelines to wound healing, problems with wound healing, and types of wound pain. Editor's note: This "Best Practice Recommendations" article is reprinted with permission from Wound Care Canada 2006;4(1):15-29. It is 1 of 4 articles published in 2006 following the latest Nursing Best Practice Guidelines from the Registered Nurses1 Association of Ontario (RNAO), which are updated approximately every 3 years. In this article, the concept of preparing the wound bed is updated to consider the whole patient before treating the wound. The evidence presented is connected to the RNAO's recommendations from its review of the literature up to the writing of its 2006 guidelines. This continuing education activity updates the concept of preparing the wound bed by considering the whole patient before treating the wound. Evidence identified by the Registered Nurses' Association of Ontario's Nursing Best Practice Guidelines is incorporated in this update.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,413

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,377 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations79
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Skin & Wound CareMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207