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Enregistrement W2740002656 · doi:10.1111/ajd.12680

Systematic literature review to identify methods for treating and preventing bacterial skin infections in Indigenous children

2017· review· en· W2740002656 sur OpenAlexaboutno aff
Smriti Nepal, Susan Thomas, Richard C. Franklin, Kylie Taylor, Peter Massey

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Dermatology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIndigenousCINAHLScopusMEDLINEHygieneSocioeconomic statusFamily medicineEnvironmental healthIntensive care medicinePsychological interventionPathologyPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Bacterial skin infections in Indigenous children in Australia frequently lead them to access primary health care. This systematic review aims to identify and analyse available studies describing the treatment and prevention of bacterial skin infections in Indigenous children. METHODS: Electronic databases including Scopus, MEDLINE, CINAHL, ProQuest, Informit and Google Scholar were searched. Studies in English published between August 1994 and September 2016, with the subject of bacterial skin infections involving Indigenous children and conducted in Australia, New Zealand, the USA or Canada were selected. RESULTS: Initially 1474 articles were identified. After the application of inclusion and exclusion criteria, 10 articles remained. Strategies for the treatment and prevention of bacterial skin infections included the management of active infections and lesions, improving environmental and personal hygiene, the installation of swimming pools and screening and treatment. CONCLUSION: There is a need for more, rigorous, large-scale studies to develop evidence for appropriate, culturally acceptable methods to prevent and manage bacterial skin infections in Indigenous children in Australia. The problem is complex with multiple determinants. Until underlying socioeconomic conditions are addressed skin infections will continue to be a burden to communities.

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)0,003
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,418 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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