MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032065834 · doi:10.3760/cma.j.issn.1674-2907.2017.17.016

Application of transitional care on prevention of scar hyperplasia after burn

2017· article· en· W3032065834 sur OpenAlexaboutno aff
Yuyou Qiu

Notice bibliographique

RevueZhonghua xiandai huli zazhi · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTransitional careRehabilitationReferralHyperplasiaSurgeryPhysical therapyInternal medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the application effects of transitional care on the prevention of scar hyperplasia after burn. Methods A total of 110 burn patients, who were treated in our hospital from February 2015 to February 2016, were divided into two groups according to the order of admission, 55 cases respectively. Patients in the control group were given regular discharge guidance and follow-up, while patients in the experimental group were given additional transitional care. The treatment compliance and the score of Vancouver Scale were compared between the two groups at six months after discharge. Results At six months post discharge, the proportions of patients who were prescribed medication, adhered to stress treatment, rehabilitation exercise, and on-time referral in the experimental group were 80.39%, 74.51%, 76.47% and 84.31% respectively, all of which were significantly higher than those in the control group (χ2=9.607, 7.985, 10.471, 11.411, P<0.05) . At six months after discharge, the Vancouver scar scores were (6.03±1.98) in the experimental group and (7.56±2.03) in the control group, with statistically significant differences between the two groups (t=-3.815, P<0.05) . Conclusions Transitional care can improve the treatment compliance of burn patients and reduce the degree of scar hyperplasia. Key words: Burn's; Cicatrix; Transitional care; Treatment compliance

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,374

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZhonghua xiandai huli zazhiMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207