Validation of the interRAI Pressure Ulcer Risk Scale in Acute Care Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To validate the Pressure Ulcer Risk Scale (PURS) to screen for pressure ulcer (PU) outcomes in the acute hospital setting. DESIGN: Secondary data analysis was undertaken using a combined dataset from three prospective cohort studies. SETTING: General medical, surgical, and orthopedic wards in 11 hospitals in two states of Australia. PARTICIPANTS: Individuals aged 70 and older admitted to the hospital for longer than 48 hours from July 2005 to May 2010 (N = 1418). Individuals in coronary or intensive care units, palliative care, or transferred out of the ward within 24 hours were excluded. MEASUREMENTS: Trained nurses used the international Resident Assessment Instrument (interRAI) Acute Care (AC) assessment tool to collect data at admission and discharge. Adverse outcomes were documented on daily ward visits. The PURS was calculated from interRAI items, and its association with PU outcomes was tested using the c-statistic (area under the receiver operator characteristic curve). RESULTS: Complete data were available for 1,371 (96.7%) participants, 85 of whom (6.2%) had a PU at admission. Of the 1,286 without PUs at admission, 42 (3.3%) developed a new PU during their hospital stay. The association between PURS and outcomes had a c-statistic of 0.81 (standard error (SE) 0.02) for prevalent ulcers at admission and 0.70 (SE 0.04) for incidence of new PUs. CONCLUSION: When derived from the interRAI AC tool, the PURS demonstrated good to strong ability to screen for PU outcome in acute care. Assessment burden is reduced without loss of fidelity by integrating the risk scale into an existing assessment system.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».