Self-management interventions for skin care in people with a spinal cord injury: part 1—a systematic review of intervention content and effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Systematic review. OBJECTIVES: To review the content and effectiveness of skin care self-management interventions for people with SCI. SETTING: International. METHODS: We searched electronic bibliographic databases, trial registers, and relevant reference lists. Eligibility criteria for the reviews of intervention content and effectiveness were identical with the exception of study design. The review of intervention content included non-randomized and randomized controlled trials (RCTs). The review of effectiveness included RCTs. A Behavior Change Technique (BCT) taxonomy of 93 BCTs was used to code intervention content. Intervention effects on outcomes of interest are summarized descriptively. Effect sizes were calculated, and the Cochrane risk of bias tool applied. RESULTS: In all, 15 studies testing 17 interventions were included in the review of intervention content. Interventions in these studies included 28 BCTs. The most common were "instructions on how to perform behavior" (16 interventions), "credible source" (12 interventions), and "social support (unspecified)" (9 interventions). Ten RCTs were included in the review of intervention effectiveness and they measured knowledge, self-efficacy, and skills relating to skin care/pressure ulcer (PU) prevention, skin care behaviors, skin status (PU prevalence, severity, and time to PU), and health-care utilization for skin problems. Evidence to support intervention effects on these outcomes was limited, particularly for clinical outcomes. Risk of bias assessments was often inconclusive due to poor reporting. CONCLUSIONS: There is potential to design SCI skin care interventions that include currently untested BCTs. Further research and better consistency in outcome measurements and reporting are required to synthesize evidence on effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».