MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135552689 · doi:10.1111/iwj.13549

International study to develop the <scp>WOUND‐Q</scp> patient‐reported outcome measure for all types of chronic wounds

2021· article· en· W3135552689 sur OpenAlexaffabout
Anne F. Klassen, Emiel L. W. G. van Haren, Tert C. van Alphen, Stefan Cano, Karen Cross, Anne‐Margreet van Dishoeck, Kenneth L. Fan, Maarten M. Hoogbergen, Dennis P. Orgill, Lotte Poulsen, Jens Ahm Sørensen, Lee Squitieri, Elena Tsangaris, Dalibor Vasilic, Andrea L. Pusic

Notice bibliographique

RevueInternational Wound Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesGeorgetown UniversityBrigham and Women's HospitalPlastic Surgery Foundation
Mots-clésMedicineMeasure (data warehouse)Patient-reported outcomeNursingData miningQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient-reported outcome measures (PROMs) for chronic wounds mainly focus on specific types of wounds. Our team developed the WOUND-Q for use with all types of wounds in any anatomic location. We conducted 60 concept elicitation interviews with patients in Canada, Denmark, the Netherlands, and the United States. Analysis identified concepts of interest to patients and scales were formed and refined through cognitive interviews with 20 patients and input from 26 wound care experts. Scales were translated into Danish and Dutch. An international field-test study collected data from 881 patients (1020 assessments) with chronic wounds. Rasch measurement theory (RMT) analysis was used to refine the scales and examine psychometric properties. RMT analysis supported the reliability and validity of 13 WOUND-Q scales that measure wound characteristics (assessment, discharge, and smell), health-related quality of life (life impact, psychological, sleep impact, and social), experience of care (information, home care nurses, medical team, and office staff), and wound treatment (dressing and suction device). The WOUND-Q can be used to measure outcomes in research and clinical practice from the perspective of patients with any type of wound.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,329 · 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.

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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Wound JournalMême sujetPressure Ulcer Prevention and ManagementTravaux en français237 207