Wound hygiene survey: awareness, implementation, barriers and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In light of the COVID-19 pandemic, which has resulted in changes to caseload management, access to training and education, and other additional pressures, a survey was developed to understand current awareness and implementation of the wound hygiene concept into practice one year on from its dissemination. Barriers to implementation and outcomes were also surveyed. METHOD: projects team, in consultation with ConvaTec, and distributed globally via email and online; the survey was open for just over 12 weeks. Due to the exploratory nature of the research, non-probability sampling was used. The authors reviewed the outputs of the survey to draw conclusions from the data, with the support of a medical writer. RESULTS: There were 1478 respondents who agreed to the use of their anonymised aggregated data. Nearly 90% were from the US or UK, and the majority worked in wound care specialist roles, equally distributed between community and acute care settings; 66.6% had been in wound care for more than 8 years. The respondents work across the spectrum of wound types. More than half (57.4%) had heard of the concept of wound hygiene, of whom 75.3% have implemented it; 78.7% answered that they 'always' apply wound hygiene and 20.8% 'sometimes' do so. The top three barriers to adoption were confidence (39.0%), the desire for more research (25.7%) and competence (24.8%). Overall, following implementation of wound hygiene, 80.3% reported that their patients' healing rates had improved. CONCLUSION: Respondents strongly agreed that implementing wound hygiene is a successful approach for biofilm management and a critical component for improving wound healing rates in hard-to-heal wounds. However, the barriers to its uptake and implementation demonstrate that comprehensive education and training, institutional support for policy and protocol changes, and more clinical research are needed to support wound hygiene.
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 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 | 0,006 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».