Effectiveness of a monofilament wound debridement pad at removing biofilm and slough:<i>ex vivo</i>and clinical performance
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Removal of slough and other devitalised tissue is an important step in biofilm-based wound care (BBWC) and wound bed preparation. Debridement is key to management of both slough and biofilm, and a number of methods are available to achieve this, including surgical/sharp and mechanical debridement. Developments have led to products indicated for debridement of wounds, including a sterile pad consisting of monofilament fibres. Our aim is to examine the effectiveness of a monofilament wound debridement pad (WDP), Debrisoft. Method: We assessed the WDP, in laboratory tests, for the removal of mature biofilm from porcine dermal tissue in an ex vivo model, and the clinical management of sloughy wounds that would benefit from debridement. We used the UPPER score to determine the superficial infection status. Results: The WDP was effective in removing biofilm from porcine dermal tissue. A case series of 10 patients with chronic wounds suggested that the WDP was beneficial in the removal of slough. All chronic wounds had slough and were cleaned weekly, for four weeks, using the MDP to achieve improved healing and a clean wound bed. The average wound size decreased from 8.09cm2at baseline to 2.3cm2at week four, with three wounds healed completely. Exudate was reduced, and the UPPER score improved in every patient. Conclusion: These results indicate that the WDP effectively debrides biofilm and slough, and contributes to care that follows the principles of wound bed preparation and BBWC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».