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Enregistrement W2413657696 · doi:10.1097/01.asw.0000470851.27030.98

Optimizing the Moisture Management Tightrope with Wound Bed Preparation 2015©

2015· review· en· W2413657696 sur OpenAlexaff
R. Gary Sibbald, James A. Elliott, Elizabeth A. Ayello, Ranjani Somayaji

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWorld Wildlife Fund Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWound careAntisepticChronic woundMoistureIntensive care medicineWound healingSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To provide an overview of moisture management and its importance in wound care. TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians and nurses with an interest in skin and wound care. OBJECTIVES: After participating in this educational activity, the participant should be better able to:1. Summarize causes and treatments for moisture balance issues of chronic wounds.2. Recognize the properties of dressings used for treatment for moisture management of chronic wounds and antiseptic agent cytotoxicity.3. Explain study findings of the effectiveness of dressing choices for treatment of chronic wounds. OBJECTIVE: To provide an overview of moisture management and its importance in wound care. The authors evaluate the impact of moisture management for optimal wound care and assess current wound management strategies relating to antisepsis and moist wound healing utilizing the wound bed preparation paradigm 2015 update. The discussion distinguishes the form and function of wound care dressing classes available for optimal moisture management. CONCLUSION: Moisture management for chronic wounds is best achieved with modern moist interactive dressings if the wound has the ability to heal.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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