Analysis of selected clinical practice guidelines and standards of pressure ulcers management
Notice bibliographique
Résumé
Cílem studie bylo pomocí nástroje AGREE realizovat metodologickou analýzu kvality zpracování vybraných klinických doporučených postupů zabývající se problematikou dekubitů, dále zjistit rozdíly v oblastech prevence vzniku dekubitů a doporučených preventivních strategií mezi jednotlivými klinickými doporučenými postupy.Klinické doporučené postupy (KDP) byly vyhledávány v elektronických databázích (G-I-N, Medline, Embase, ProQuest, Science Direct, Web of Knowledge) na základě klíčových slov: pressure ulcers, pressure sore, decubitus, prevention, clinical practice guidelines. Po následném třídění a analýze 5 zahraničních klinických doporučených postupů a 2 českých standardů bylo provedeno hodnocení metodologické kvality KDP a komparace doporučovaných preventivních ošetřovatelských strategií prevence a péče o dekubity.Po metodologické stránce vykazoval nejvyšší kvalitu zpracování klinický doporučený postup Risk Assessment & Prevention of Pressure Ulcers skupiny Registered Nurses Association Ontario (RNAO). Většina hodnocených KDP uváděla podobná doporučení ošetřovatelských intervencí v prevenci a péči o dekubity. Rozdíly byly nalezeny zejména u doporučení škál pro zjišťování míry rizika vzniku dekubitů, kdy byla preferována stupnice Braden, v českých podmínkách pak škála Norton.Naše studie prokázala výrazné rozdíly ve zpracování zahraničních KDP a českých lokálních standardů péče o dekubity, a to zejména u tvorby a implementace doporučení - zapojení multidisciplinárního týmu včetně pacientů, doporučení podložená důkazy z výzkumů, dostupnost odborné i laické veřejnosti.
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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 | 0,058 | 0,275 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».