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Enregistrement W2324977108 · doi:10.1177/1534734615626626

Knowledge, Attitude, and Practice in the Management of Mixed Arteriovenous Leg Ulcers

2016· article· en· W2324977108 sur OpenAlexaff
Kevin Woo, Kim Sears

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Lower Extremity Wounds · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialAnklePhysical therapyCompression therapyCross-sectional studyFamily medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leg ulceration is a chronic health condition that constitutes a significant disease burden. In this cross-sectional descriptive study, a sample of wound care clinicians were asked to respond to a web-based survey. Based on a review of literature and recommended best practices in the management of mixed arteriovenous (AV) ulcers, a questionnaire was developed to examine the knowledge, attitude, and practice pattern in the management of AV ulcers. A total of 436 clinicians participated in the survey. A number of assessment techniques were perceived to be relevant for the assessment of AV ulcers; medical history and the appearance of ulcers were the most commonly used methods in clinical practice. While over 80% of the participants conceded that compression should be used to promote wound healing, half of them would consider using compression for AV ulcers if ankle brachial index was less than 0.8. Half of the participants considered an ankle brachial index of 0.8 or higher as the optimal cutoff value for safe compression. The majority of respondents disagreed with the perception that caring for people with AV ulcers was unrewarding. However, challenges to promote treatment adherence, address psychosocial concerns, and optimize symptom management are common.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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