Assessing peristomal skin changes in ostomy patients: validation of the Ostomy Skin Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peristomal skin problems are common and are treated by a variety of health professionals. Clear and consistent communication among these professionals is therefore particularly important. The Ostomy Skin Tool (OST) is a new assessment instrument for the extent and severity of peristomal skin conditions. Formal tests of reliability and validity are necessary for its use in clinical practice, research, and education. OBJECTIVES: To estimate inter- and intra nurse assessment variability of the OST and validity by comparison to a 'gold standard' (GS) defined by an expert panel. METHODS: Thirty photographs of peristomal skin were presented twice to 20 ostomy care nurses--10 from Denmark (DK) and 10 from Spain (ES)--to determine intra- and inter nurse assessment variability. The same photographs were presented to an international group of experts (dermatologist and ostomy care nurses), to establish a GS for comparison and validation of the results. RESULTS: A high intra-nurse assessment agreement, κ=0·84, was found with no differences in the intra-nurse assessments from the two groups of nurses (DK and ES). The inter-nurse assessment agreement was 'moderate to good', κ=0·54, with the agreement between the experts higher, κ=0·70. A high correlation between the scores from the nurses and the GS were seen in the lower part of the two scales [Discoloration, Erosion, Tissue overgrowth (DET) score<7)]. CONCLUSION: The study supported the validity of the OST. It is suggested that a categorical scale can be used to illustrate the severity of the DET scores.
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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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».