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Enregistrement W2739604163 · doi:10.1111/iwj.12784

Evaluation of a muscle pump‐activating device for non‐healing venous leg ulcers

2017· article· en· W2739604163 sur OpenAlexaffabout
Connie Harris, Rochelle Duong, Gwen Vanderheyden, Beth Byrnes, Renee Cattryse, Ava Orr, David Keast

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensParkwood InstituteWestern UniversityCARE CanadaHome and Community Care Support Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWound healingPopulationSurgeryVenous leg ulcerWound careAnesthesiaPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This evaluation involves an innovative muscle pump-activating device (geko™) as an adjunctive therapy with best practices for non-healing venous leg ulcers (VLUs). Stimulating the common peroneal nerve (at the fibular head), the geko™ device creates a response that acts as foot and calf muscle pumps, increasing venous, arterial and microcirculatory flow. The aim was to evaluate and determine if the geko™ is effective in this population and if it should be added to the medical supply formulary. In all, 12 patients with 18 recalcitrant VLUs (defined as less than 30% reduction in wound size in 30 days with best practices) in two community settings in Ontario consented to the evaluation and were treated with the geko™ for up to 20 weeks. A total of 44% of wounds healed, and 39% decreased in size. One patient non-adherent with the geko™ and best practices had deterioration in his or her wounds. With the patients as their own control, the mean weekly healing rate with the geko™ was 9·35% (±SD 0·10) compared to 0·06% (±SD 0·10) prior to baseline, which was statistically significant (P < 0·01). Three patients not in optimal therapy increased compression due to decreased pain, further enabling healing. This study was not a randomised investigation, although the patients acted as their own controls. A pragmatic evaluation reflects the reality of the community sector; in spite of best practices or evidence-based care, therapy is not uniformly applied, with some participants unable to tolerate or indeed comply with optimal compression therapy. Rash occurred under the devices in 7 of 12 (58%) patients. One patient stopped the device due to rash, while another had to take breaks from using the device. Subsequently, the manufacturer (FirstKind Ltd) has developed a new device and protocol specific to the requirements of wound therapy to minimise this response. This small case series demonstrated the highly significant effectiveness of the geko™ device in these hard-to-heal VLUs. Further evaluations to determine dose and patient selection criteria are underway.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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