Skin tear prevalence and incidence in the long-term care population: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The World Health Organization estimates that between 2015 and 2050 the proportion of the world's population over 60 years old will nearly double from 12% to 22%. An often overlooked byproduct of ageing is the skin changes associated with it, which heighten the risk of developing skin tears. Despite this presumed increased risk, the true impact of skin tears across age groups and care settings is poorly understood. The purpose of the present study was to establish the prevalence and incidence of skin tears in the Ontario long-term care population. METHOD: A prospective study design was used to explore the prevalence and incidence of skin tears. Individuals from four long-term care facilities in Ontario were followed over four weeks. The participants were examined for skin tears at the beginning of the study and at week four to determine whether skin tears had occurred and to record the skin tear type and location. RESULTS: A total of 380 individuals, aged 65 years and over, took part. The study found a skin tear prevalence of 20.8% and an incidence of 18.9% within four weeks. These results provide much needed data on the burden of skin tears in the long-term care population. Conclusion: The present study is an important first step towards developing a prevention programme targeting individuals at risk for skin tears in long-term care.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».