High prevalence of skin and wound care of hospitalized elderly in Brazil: a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin changes caused by aging increase the risk of skin damages, such as pressure ulcers, during hospitalization of elderly patients. There is few information about the cost of wound treatment in Brazil. Conversely, skin and wound problems are highly reported among hospitalized elderly patients and caregivers. The purpose is to analyze the socio-demographic and clinical profile associated with skin and wound care in hospitalized elderly. METHODS: This is a prospective observational study. The sample consisted of 75 patients, aged 60 years or more, randomly selected in three hospitals in Rio de Janeiro, Brazil. Data extraction from nursing records of the sample, using cross mapping with Nursing Interventions Classification. Data Synthesis supported by SAS 6.11 (SAS Institute, Inc. Cary North Carolina) in association with SPSS version 14.0 and statistics analysis. RESULTS: The findings were: age standard deviation 7.8, with minimum as 60, and maximum as 91 years old. Prevalence of women and married seniors. High prevalence of long-term hospitalization. There were 21 Nursing Interventions in the nursing records and seventeen of them related to skin and wound care. They were described in 57 nursing activities, present during 376 evaluations and repeated 1756 times. A significant difference was obtained between age and the presence of the nursing interventions "Positioning" (p-0.004), Eye Care/Hygiene (p- < 0.0001) and Oral Health Maintenance (p-0.0003). CONCLUSION: The skin care to prevention and treatment of skin damages represented the major demand of nursing interventions in different clinical conditions of hospitalized elderly.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».