Effect of Weekly Specialized Surgeon-led Bedside Wound Care Teams on Pressure Ulcer Time-to-heal Outcomes: Results From a National Dataset of Long-term Care Facilities.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Delayed healing of pressure ulcers (PUs) in long-term care facilities (LTCFs) is associated with increased morbidity and expense. OBJECTIVE: The authors hypothesize that guideline-based, weekly coordinated care using specialized wound care surgeon-led bedside teams (SLBTs) may improve PU time-to-heal (TTH) outcomes when compared with usual care (UC). MATERIALS AND METHODS: Using a deidentified United States nationwide database, the authors retrospectively compared TTH outcomes of PUs diagnosed in LTCFs treated by either weekly SLBTs or UC. The SLBTs included an external specialized wound care surgeon (with or without a physician assistant and nurse practitioner) collaborating with facility nurses. Usual care was defined as all patient encounters not known to incorporate this team process. Variables assessed included patient age, gender, and comorbidities. The primary outcome measure was TTH; the TTH outcomes then were compared graphically and statistically between groups. Statistical significance was double-sided P ⟨ .05. RESULTS: In 2014, there were 39 459 consecutive PUs treated by UC and 5985 by SLBTs. The 5985 SLBT wounds originated from 3435 patients in 10 states and all geographic regions (mean age, 76.6 years; 55.9% female; 42.8% with hypertension; 23.7% with diabetes). The mean TTH for wounds managed by SLBTs was 47.5 days (median, 21 days) versus 69.0 days (median, 28 days) for wounds managed by UC, corresponding to an absolute TTH decrease of 21.5 days in wounds managed by SLBTs versus UC. Wounds managed by SLBTs also were significantly more likely to heal in less than 28 days (P ⟨ .0001). CONCLUSIONS: Pressure ulcers managed by coordinated nursing and weekly SLBTs appear to heal significantly faster than wounds managed by UC. Further studies are required to confirm these hypothesis-generating results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».