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Enregistrement W2116656426 · doi:10.1002/j.2048-7940.2001.tb01950.x

Urinary Retention in Patients in a Geriatric Rehabilitation Unit: Prevalence, Risk Factors, and Validity of Bladder Scan Evaluation

2001· article· en· W2116656426 sur OpenAlexaff
Michael Borrie, Karen Campbell, Zora A. Arcese, Judy Bray, Pauline Hart, Terri Labate, Paul Hesch

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Nursing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Bladder and Prostate Research
Établissements canadiensParkwood InstituteLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrinary retentionRehabilitationGeriatric rehabilitationMedicineUnit (ring theory)Environmental healthUrinary systemGerontologyPhysical therapyPsychologyInternal medicineUrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to identify risk factors for urinary retention (UR) in frail, elderly patients, to determine its prevalence, and to assess the validity of the use of the BladderScan BVI 2500+ ultrasound scanner to measure postvoid residual urine volumes of > or = 150 ml. Probable UR was defined as two consecutive ultrasound scans with postvoid residual urine estimations of > or = 150 ml. The estimates were confirmed by in- and out-catheterization of actual postvoid residual urine (PVR). Risk factors for UR were the independent variables used in the regression analysis. Nineteen of the 167 people (11%) had UR. The risk of UR was greatest among patients who were older, or who were on anticholinergic medication, or who had diabetes of long standing, or who had fecal impaction. The correlation between paired scans and catheter volumes of > or = 150 ml was 0.87. The results suggest that the BladderScan BVI 2500+ ultrasound scanner, when used by trained nursing staff, provides conservative and valid estimates of PVR of > or = 150 ml in people undergoing geriatric rehabilitation.

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)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations61
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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