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Enregistrement W2980479704 · doi:10.1097/01.asw.0000582624.75772.52

Validated 60-Second General Foot Screen: A Pilot Trial and Guide to Diagnoses and Treatment

2019· article· en· W2980479704 sur OpenAlexaff
R. Gary Sibbald, Khalad Maliyar, Reneeka Persaud-Jaimangal, James A. Elliott, Alisa Brandon, Bharat Kotru, David G. Armstrong

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoTrillium Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFoot (prosody)Diabetic footPodiatryMedical diagnosisPhysical therapyHealth careFoot deformityDiseaseDeformityDiabetes mellitusAlternative medicineSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GENERAL PURPOSE: To provide information on a 60-second General Foot Screen to assist in the prevention and/or identification and management of common foot problems. TARGET AUDIENCE: This continuing education activity is intended for physicians, physician assistants, nurse practitioners, and nurses with an interest in skin and wound care. LEARNING OBJECTIVES/OUTCOMES: After participating in this educational activity, the participant should be better able to:1. Use the 60-second General Foot Screen to assist healthcare professionals in the recognition of common foot problems.2. Identify risk factors, causes, and treatment of selected foot problems. ABSTRACT: Foot health is important to overall patient health. Early diagnosis and treatment of diabetes, neuropathy, fungal foot infections, foot deformity, and vascular disease/lower leg edema can improve patient quality of life. One way to achieve this is effective screening. To this end, researchers piloted a validated 10-item screening tool to assess foot health on 120 patients; 74.17% had at least one positive abnormality, demonstrating the critical importance of these early findings. Only 25.83% of individuals had completely low-risk feet. This easy-to-use tool can assist healthcare professionals in the recognition and treatment of common foot problems. The article also outlines the early signs of disease by screening item and provides a guide to treatment to enable effective prevention and quality care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,311 · 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'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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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