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Enregistrement W2805510657 · doi:10.1177/1084822318780012

Testing the Hand Dermatitis Screening Tool in the Home Health Care Sector

2018· article· en· W2805510657 sur OpenAlexaffabout
Kathryn Nichol, Sandra McKay, Arlinda Ruco, D. Linn Holness

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Management & Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueContact Dermatitis and Allergies
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalOccupational Cancer Research CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHand dermatitisContact dermatitisIrritant contact dermatitisPersonal careHealth careHand eczemaFamily medicinePopulationDiseaseHome healthEnvironmental healthAllergy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Workers exposed to wet work are at an increased risk for occupational contact dermatitis and may benefit from screening to detect early disease. The objective of this study was to assess the prevalence of hand dermatitis in home care workers, identify factors that influence presence of disease, and explore feasibility and importance of workplace screening in the home care sector. Following institutional ethics approval, nurses, personal support workers, and rehab therapists at one large home care provider in Ontario, Canada, self-screened for hand dermatitis using the Hand Dermatitis Screening Tool and accompanying photo guide and completed a short feasibility evaluation. Of the 220 participants, 18% had a positive screen for hand dermatitis and 77% reported exposure to wet work. In all, 93% of participants reported using the tool took less than 2 minutes and 84% reported screening for hand dermatitis is important. In conclusion, prevalence of hand dermatitis in home care workers is higher than reported in the general population. Workplace screening for hand dermatitis was deemed important, and the tool was feasible to use in the home care sector.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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