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Enregistrement W2979570796 · doi:10.1111/bjd.18604

Standardizing the classification of skin tears: validity and reliability testing of the International Skin Tear Advisory Panel Classification System in 44 countries

2019· article· en· W2979570796 sur OpenAlexaff
Hanne Van Tiggelen, Kermit-James E. LeBlanc, M. Karen Campbell, Kevin Woo, Sharon Baranoski, Yee Yee Chang, Ann Marie Dunk, Mary Gloeckner, Heidi Hevia, Samantha Holloway, Patricia Idensohn, Ayişe Karadağ, Einar Sand Koren, Jan Kottner, Diane Langemo, Karen Ousey, Andrea Pokorná, Marco Romanelli, Vera Lúcia Conceição de Gouveia Santos, Steven Smet, Gulnaz Tariq, Karen Van den Bussche, Ann Van Hecke, Sofie Verhaeghe, Hubert Vuagnat, Andrew K. Williams, Dimitri Beeckman

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern UniversitySKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTearsReliability (semiconductor)MedicineOptometryDermatologyOphthalmologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Skin tears are acute wounds that are frequently misdiagnosed and under-reported. A standardized and globally adopted skin tear classification system with supporting evidence for diagnostic validity and reliability is required to allow assessment and reporting in a consistent way. OBJECTIVES: To measure the validity and reliability of the International Skin Tear Advisory Panel (ISTAP) Classification System internationally. METHODS: A multicountry study was set up to validate the content of the ISTAP Classification System through expert consultation in a two-round Delphi procedure involving 17 experts from 11 countries. An online survey including 24 skin tear photographs was conducted in a convenience sample of 1601 healthcare professionals from 44 countries to measure diagnostic accuracy, agreement, inter-rater reliability and intrarater reliability of the instrument. RESULTS: A definition for the concept of a 'skin flap' in the area of skin tears was developed and added to the initial ISTAP Classification System consisting of three skin tear types. The overall agreement with the reference standard was 0·79 [95% confidence interval (CI) 0·79-0·80] and sensitivity ranged from 0·74 (95% CI 0·73-0·75) to 0·88 (95% CI 0·87-0·88). The inter-rater reliability was 0·57 (95% CI 0·57-0·57). The Cohen's Kappa measuring intrarater reliability was 0·74 (95% CI 0·73-0·75). CONCLUSIONS: The ISTAP Classification System is supported by evidence for validity and reliability. The ISTAP Classification System should be used for systematic assessment and reporting of skin tears in clinical practice and research globally. What's already known about this topic? Skin tears are common acute wounds that are misdiagnosed and under-reported too often. A skin tear classification system is needed to standardize documentation and description for clinical practice, audit and research. What does this study add? The International Skin Tear Advisory Panel Classification System was psychometrically tested in 1601 healthcare professionals from 44 countries. Diagnostic accuracy was high when differentiating between type 1, 2 and 3 skin tears using a set of validated photographs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations55
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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