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Enregistrement W2625200137 · doi:10.1097/01.asw.0000520289.89090.b0

Economic Evaluations of Strategies to Prevent Hospital-Acquired Pressure Injuries

2017· review· en· W2625200137 sur OpenAlexafffund
Amanda Cheung, Barry Baylis, Nancy Clayden, John Conly, William A. Ghali, Chester Ho, Jaime Kaufman, Henry T. Stelfox, David B. Hogan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2017
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates
Mots-clésMedicineChecklistMEDLINEPsychological interventionSystematic reviewAcute careHealth careEconomic evaluationFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GENERAL PURPOSE: To provide information from a review of literature about economic evaluations of preventive strategies for pressure injuries (PIs). TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians, physician assistants, nurse practitioners, and nurses with an interest in skin and wound care. LEARNING OBJECTIVES/OUTCOMES: After participating in this educational activity, the participant should be better able to:1. Identify the purpose and methods used for this study.2. Compare costs and effectiveness related to preventative strategies for PIs. ABSTRACT: BACKGROUND: Pressure injuries (PIs) are a common and resource-intensive challenge for acute care hospitals worldwide. While a number of preventive strategies have the potential to reduce the cost of hospital-acquired PIs, it is unclear what approach is the most effective. OBJECTIVE: The authors performed a narrative review of the literature on economic evaluations of preventive strategies to survey current findings and identify important factors in economic assessments. DATA SOURCES: Ovid, MEDLINE, NHS Economic Evaluation Databases, and the Cochrane Database of Systematic ReviewsSELECTION CRITERIA: Potentially relevant original research articles and systematic reviews were considered. DATA EXTRACTION: Selection criteria included articles that were written in English, provided data on cost or economic evaluations of preventive strategies of PIs in acute care, and published between January 2004 and September 2015. Data were abstracted from the articles using a standardized approach to evaluate how the items on the Consolidated Health Economic Evaluation Reporting Standards checklist were addressed. DATA SYNTHESIS: The searches identified 192 references. Thirty-three original articles were chosen for full-text reviews. Nineteen of these articles provided clear descriptions of interventions, study methods, and outcomes considered. CONCLUSIONS: Limitations in the available literature prevent firm conclusions from being reached about the relative economic merits of the various approaches to the prevention of PIs. The authors' review revealed a need for additional high-quality studies that adhere to commonly used standards of both currently utilized and emerging ways to prevent hospital-acquired PIs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,449 · 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.

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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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