Notice bibliographique
Résumé
SKIN TEARS are a challenging type of laceration commonly seen in older adults but frequently mismanaged. In the United States, 1.5 million skin tears occur each year in older adults who are hospitalized or living in long-term-care facilities.1 This article focuses on understanding skin tears and which patients are at risk. Part 2 will focus on managing and preventing skin tears. Shearing and friction Skin tears are traumatic wounds, most often occurring on the extremities, in which shearing or friction causes the epidermis to separate from the dermis, or the epidermis and the dermis to separate from underlying structures.2 Older adults are at higher risk for skin tears for various age-related reasons (more on these shortly).3 Compared to more extensive and costly pressure ulcers, skin tears are often considered minor, inconsequential wounds. In reality, these wounds are painful and can lead to complications such as infection if not treated appropriately.4 Nearly 80% of skin tears occur on the arms and hands, but they can occur anywhere on the body; on the buttocks and back, they can be mistaken for Stage II pressure ulcers.1 The Payne-Martin Classification for Skin Tears is widely used in research and in the literature to define and classify these wounds (see Classifying skin tears).3,5 Age-related changes Skin changes associated with aging increase the risk of skin tears and interfere with normal wound healing.1,2Intrinsic risk factors include dermal and subcutaneous tissue loss, epidermal thinning, and serum composition changes, which mean that older adults have decreased skin surface moisture, reduced skin elasticity, and reduced skin tensile strength.1 The risk of skin tears is further increased by dehydration, poor nutrition, cognitive impairment, altered mobility, and decreased sensation.3,6Figure: Classifying skin tears7Extrinsic risk factors include the risk of mechanical trauma and the need for assistance with bathing, dressing, toileting, and transferring. Patients dependent on others for total care are at the greatest risk for skin tears. Because soaps reduce the skin's natural lubrication, frequent bathing coupled with the natural decrease in lubrication associated with aging can increase an older adult's risk for skin tears.4,5 In a future article, we'll explore how you can manage and prevent skin tears.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,022 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».