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Enregistrement W3204357754 · doi:10.46827/ejprs.v2i1.98

EXERCISE INTERVENTION IN THE MANAGEMENT OF VENOUS LEG ULCERS: A REVIEW

2021· review· en· W3204357754 sur OpenAlexaff
Samantha Barker, Michael D. Ross, Kehua Zhou

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Physiotherapy and Rehabilitation Studies · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensDigital Payment Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtiologyPhysical therapyIntervention (counseling)Internal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venous leg ulcers (VLUs) are the most common etiology of lower extremity ulceration, with approximately 70 to 80 percent of leg ulcers developing from venous insufficiency or disease. The financial burden of VLUs on society, increase in prevalence with age, the chronic nature of the disorder, and high recidivism rate are, in part, the driving forces behind efforts to determine the most effective management options to achieve complete wound healing in a timely and efficient manner. Thus, the purpose of this paper is to describe the etiology, diagnosis, and management of VLUs, with a particular emphasis on exercise intervention. While medical treatment of VLUs include wound debridement, infection control, and proper wound dressing, compression therapy and elevation are the most common and effective treatment option for VLUs. When combined with routine compression therapy, exercise intervention (e.g., aerobic, resistance, and flexibility exercises) significantly improves the healing of VLUs in a cost efficient manner and should be strongly considered in the routine management of patients with VLUs. Article visualizations:

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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