Risk Factors Associated with Skin Tear Development in the Canadian Long-term Care Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin tears (STs) are prevalent wounds found in aging populations and in particular among those living in long-term care (LTC) settings. They are often misunderstood as expected outcomes of aging and as a result are frequently underrecognized and undertreated. Although many factors have been associated with ST development, there is little evidence to corroborate their roles as ST risks. OBJECTIVE: To examine the risk factors associated with ST development in the Ontario LTC population. METHODS: A prospective study design was used to explore the risk factors associated with ST development. A total of 380 individuals 65 years or older from four LTC facilities in Ontario were examined for STs at the beginning of the study and at week 4 to determine if STs had occurred. RESULTS: The study found an ST prevalence of 20.8% and an incidence of 18.9%. History of an ST at baseline (relative ratio [RR], 1.84; 95% confidence interval [CI], 1.25-2.70; P = .002); the presence of skin changes associated with aging, ecchymosis, and hematomas (RR, 1.60; 95% CI, 1.43-1.79; P < .001); chronic disease (RR, 1.17; 95% CI, 1.03-1.32; P = .018); requiring assistance with activities of daily living (RR, 1.13; 95% CI, 1.08-1.18; P < .001); and displaying aggressive behavior (RR, 1.06; 95% CI, 1.02-1.10; P = .001) were key risk factors associated with ST development. CONCLUSIONS: These results provide much needed Ontario data on the risk factors associated with ST development and can be used to support prevention programs mitigating ST risk.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».