Outcomes and prognosis of diabetic foot ulcers treated by an interdisciplinary team in <scp>Canada</scp>
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the wound healing outcomes of patients with a plantar diabetic foot ulcer (DFU) treated with an interdisciplinary team approach, and to identify associated variables. A retrospective observational cohort study of 140 adult patients, with a plantar DFU, treated between 2012 and 2018 at a wound care clinic of a University affiliated hospital was conducted. Predictive and explicative analyses were conducted with logistic multivariate methods and with a Receiver Operating Characteristics curve. The best predictor of wound healing at 3 months was a 41.8% wound size reduction at 4 weeks (AUC: 0.86; sensitivity: 83.1%; specificity: 67.2%, positive predictive value: 72.8%; negative predictive value: 78.9%; positive and negative likelihood ratios: 2.53 and 0.25, respectively). Main baseline variables independently associated with this predictor were: a monophasic Doppler waveform (OR 7.52, 95% CI [2.64-21.39]), cigarette smoking (OR 4.7, 95% CI [1.44-15.29]), and male gender (OR 3.58, 95% CI [1.30-9.87]). The health care provider should be cautious and intensify its management of DFUs particularly with patients of male gender; smoking, having a monophasic waveform with a hand-held Doppler, and not achieving a minimal 41.8% wound area reduction at 4 weeks of treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».