Utility of a sensor‐based technology to assist in the prevention of pressure ulcers: A clinical comparison
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Detection of subcutaneous tissue damage before it is visible can trigger early intervention and decrease hospital-acquired pressure ulcer (HAPU) rates. The objective of this two-phase study was to evaluate the clinical utility of the Sub-Epidermal Moisture (SEM) Scanner (Bruin Biometrics (BBI), LLC), a hand-held device that assesses increases in interstitial fluid or subepidermal moisture, indicating early tissue damage. Phase 1: Patients were provided standard-of-care risk assessment and interventions and were scanned with the SEM Scanner, but the resulting SEM scores were not used to determine interventions. This gave a baseline pressure ulcer incidence rate. Phase 2: This phase is the same as Phase 1 except the resulting SEM scores were used in conjunction with risk assessment scores to determine appropriate interventions and care planning. In Phase 1, 12 of the 89 subjects or 13.5% developed visible pressure ulcers-4 Stage I's, 6 Stage II's, 1 Stage III, and 1 deep tissue injury. In Phase 2, 2 of the 195 subjects or 1.0% developed visible pressure ulcers-1 Stage I and 1 Stage II. Patients in Phase 2 were more incontinent, less mobile, and had longer lengths of stay than those in Phase 1. Use of the Scanner resulted in a 93% decrease in HAPU. No deep injuries developed in Phase 2.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle