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Enregistrement W2921468349 · doi:10.1097/won.0000000000000513

Peristomal Medical Adhesive-Related Skin Injury

2019· article· en· W2921468349 sur OpenAlexaff
Kimberly LeBlanc, Ian Whiteley, Laurie McNichol, Ginger Salvadalena, Mikel Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Ostomy and Continence Nursing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStoma care and complications
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDermatologyGeneral surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stomal and peristomal skin complications (PSCs) are prevalent in persons living with an ostomy; more than 80% of individuals with an ostomy will experience a stomal or peristomal complication within 2 years of ostomy surgery. Peristomal skin problems are especially prevalent, and a growing body of evidence indicates that they are associated with clinically relevant impairments in physical function, multiple components of health-related quality of life, and higher costs. Several mechanisms are strongly linked to PSCs including medical adhesive-related skin injuries (MARSIs). Peristomal MARSIs are defined as erythema, epidermal stripping or skin tears, erosion, bulla, or vesicle observed after removal of an adhesive ostomy pouching system. A working group of 3 clinicians with knowledge of peristomal skin health completed a scoping review that revealed a significant paucity of evidence regarding the epidemiology and management of peristomal MARSIs. As a result, an international panel of experts in ostomy care and peristomal MARSIs was convened that used a formal process to generate consensus-based statements providing guidance concerning the assessment, prevention, and treatment of peristomal MARSIs. This article summarizes the results of the scoping review and the 21 consensus-based statements used to guide assessment, prevention, and treatment of peristomal MARSIs, along with recommendations for research priorities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations83
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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