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Enregistrement W2920785269 · doi:10.12968/jowc.2019.28.sup3b.s4

Clinical indicators of wound infection and biofilm: reaching international consensus

2019· article· en· W2920785269 sur OpenAlexaff
Emily Haesler, Terry Swanson, Karen Ousey, Keryln Carville

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTerminologyDelphi methodWound infectionIntensive care medicineSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To achieve international consensus relating to clinical indicators for a chronic wound, wound infection and biofilm presence to inform the development of international clinical guidance for assessing and managing wound infection. METHOD: An online Delphi consensus process of international key opinion leaders in infection was undertaken. A literature search underpinned the development of issue statements related to terminology, emerging topics and debate in the field of wound infection. Experts participated in three rounds of consensus voting, sharing their opinions and indicating their level of agreement with the issue statements. Votes were calculated using web-based software that implements a nominal group voting methodology previously published by Research and Development/University of California at Los Angeles. RESULTS: A total of 14 experts took part in the development process. Consensus was reached on clinical indicators of wound chronicity, wound infection and biofilm presence. Agreement was also reached that the term 'critical colonisation' should no longer be used to refer to a stage in the wound infection continuum. CONCLUSION: Outcomes from the consensus process were used to inform the development of international, evidence-informed guidance on the assessment and treatment of wound infection to promote improved outcomes for people with wounds.

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)0,295
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,257
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,870

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2950,257
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0040,015
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,338 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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