Prevalence and characteristics of lymphoedema at a wound-care clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lymphoedema is estimated to affect up to 300,000 Canadians but remains underrecognised and undertreated. A retrospective chart review was conducted to determine the clinical characteristics and treatment practices of lymphoedema in a Canadian wound care clinic. METHOD: Data were collected retrospectively from dictated clinic notes of 326 lymphoedema patients at a wound clinic in a regional rehabilitation hospital. RESULTS: The mean age (±SD) of diagnosis was 66.8 (±15.5). Patients had 7.3 (±3.3) comorbidities and took 8.4 (±4.6) concomitant medications. The most common comorbidities were venous disease (73%), hypertension (60%), and obesity (46%). Clinic patients were less likely to be women, have arm lymphoedema, or have cancer-related aetiology compared with previous studies, reflecting a two-tiered model of care delivery in the area. Treatments prescribed by the clinic were consistent best practice recommendations for conservative treatment. CONCLUSION: A significant proportion of the wound clinic's patients had lymphoedema. Lack of resources, lack of awareness among primary care providers, and patient adherence are barriers to lymphoedema care.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».