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Enregistrement W3108657700 · doi:10.1097/01.asw.0000723124.76890.6a

In Vitro Characterization of Pressure Redistribution Among Commercially Available Wound Dressings

2020· article· en· W3108657700 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Niezgoda, Jonathan Niezgoda, Sandeep Gopalakrishnan

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSiliconeSurgeryComposite materialMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recent clinical evidence has suggested that certain wound dressings may play a significant role in protocols to prevent or reduce pressure injury (PI) in patients at risk by modifying the pressure, friction, and shear forces that can contribute to PI. The aim of this study was to investigate the pressure reduction properties of commercially available wound dressings in vitro. METHODS: Using a standardized protocol (1.7 kg, 7.5-cm sphere), testing was performed in a controlled environment by the same clinician using a pressure mapping device (XSENSOR LX205; XSENSOR Technology Corporation, Calgary, Alberta, Canada) to measure and compare the pressure mitigation properties in a variety of wound dressings. RESULTS: A total of 13 different commercially available dressings were tested in triplicate for changes in pressure redistribution as compared with the control. One dressing demonstrated the greatest reduction of pressure forces (OxyBand PR; 50.33 ± 1.45 mm Hg) compared with the control (302.7 ± 0.33 mm Hg) and the greatest surface area of all the study dressings tested. There was a negative correlation (R2 = 0.73) between the average pressure distribution of a wound dressing and its contact area. Further, the peak pressure for OxyBand PR (P ≤ .05) was significantly different from all other tested dressings. CONCLUSIONS: One dressing (OxyBand PR) provided superior pressure redistribution and significantly reduced peak pressure in this study when compared with currently available standard foam and silicone dressings that are marketed for the purpose of PI prevention.

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 enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,687

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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