Wound healing outcomes in a diabetic foot ulcer outpatient clinic at an acute care hospital: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with diabetic foot ulcers (DFU) have an increased risk of lower extremity amputation. A retrospective chart review of patients with DFUs attending the Foot Treatment and Assessment chiropodist-led outpatient clinic at an inner-city academic hospital was conducted to determine wound healing outcomes and characteristics contributing to outcomes. METHOD: We reviewed the complete clinical history of 279 patients with 332 DFUs spanning over a five-year period. RESULTS: The mean age of patients was 61.5±12.5 years and most patients (83.5%) had one DFU. The majority of wounds (82.5%) were in the forefoot. Overall, 267/332 (80.5%) wounds healed. A greater proportion of wounds healed in the forefoot (82.5%) and midfoot (87.1%) than hindfoot (51.9%; p<0.001). Using a logistic regression model, palpable pedal pulse and use of a total contact cast were associated with better wound healing. CONCLUSION: Our findings are the first to demonstrate the benefits of chiropodists leading an acute care outpatient clinic in the management of DFUs in Canada and delivers wound healing outcomes equivalent to or exceeding those previously published.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».