Effect of a surfactant-based gel on patient quality of life
Notice bibliographique
Résumé
The characteristic clinical signs of chronic wounds, which remain in a state of prolonged inflammation, include increased production of devitalised tissue and exudate, pain and malodour. The presence of necrotic tissue, slough and copious exudate encourages microbial proliferation, potentially resulting in planktonic and/or biofilm infection. For patients, the consequences can include leakage of exudate, pain and reduced mobility, which can impair their ability to socialise and perform activities of daily living. This can severely reduce their quality of life and wellbeing. Concentrated surfactant-based gels (Plurogel and Plurogel SSD) are used in wound cleansing to help manage devitalised tissue. In vitro studies indicate they can sequester planktonic microbes and biofilm from the wound bed, although there is, limited clinical evidence to support this. A group of health professionals who have used this concentrated surfactant gel, in combination with standard care, in their clinical practice for several years recently met at a closed panel session. Here, they present case studies where topical application of these gels resulted in positive clinical outcomes in previously long-standing recalcitrant wounds. In all cases, the reduction in inflammation and bioburden alleviated symptoms that previously severely impaired health-related quality of life and wellbeing.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».