The malignant wound assessment tool: a validation study using a Delphi approach
Notice bibliographique
Résumé
Malignant wounds, caused by the direct invasion of cancer into the skin, occur in cancer patients with primary skin tumours and as cutaneous metastasis in approximately 10% of patients with metastatic internal malignancies. Malignant wounds have a profound impact on patients, family members and health care providers. The assessment of the patient with malignant wounds can be complex and there is no widely accepted, consistent approach. Valid, descriptive survey research methods were used to develop the Malignant Wound Assessment Tool (MWAT). The authors developed two versions of the MWAT: a brief clinical version (MWAT-C) and a more detailed research version (MWAT-R). Domains include clinical wound features, physical effects and emotional and social impacts of the wound. The two tools underwent content and construct validity testing using a Delphi process. An international panel of professionals with clinical or research expertise related to malignant wounds was formed. Panelists participated in two rounds of review for each tool. Development and face validity testing of the MWAT-C and MWAT-R tools through the Delphi process have resulted in tools ready for clinical application and will support clinical and research activities to improve care for patients with this devastating condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».