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Enregistrement W4210344205 · doi:10.1016/j.burnso.2022.01.002

Wound healing in older adults with severe burns: Clinical treatment considerations and challenges

2022· article· en· W4210344205 sur OpenAlexfundno aff
Kathleen S Romanowski, Soman Sen

Notice bibliographique

RevueBurns Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthMallinckrodt Pharmaceuticals
Mots-clésMedicinePopulationBurn woundBurn injuryIntensive care medicineWound healingPopulation ageingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The older adult population continues to rapidly expand in number, with a projection by the United States (US) Census Bureau that there will be more individuals older than > 65 years (77.0 million) than those younger than < 18 years (76.5 million) by 2034. This review provides an overview of aging as it relates to wound healing and burn injuries in older adult patients, summarizes current treatment practices, and addresses the key challenges and considerations for treating severe burn injuries in this specific patient population. Materials and methods: A narrative literature search was conducted, focusing on recent primary literature on burns and wound healing in elderly patients. Results: Studies showed that the aging process results in both physiologic (eg, nutritional and metabolic status) and anatomic changes (eg, thinning dermis) that contribute to a reduced capacity to recover from burn-injury trauma compared with younger patients. Owing to impaired vision, decreased coordination, comorbidities, and medication-induced side effects, older adults (ie, > 65 years) are susceptible to severe burn injury (deep-partial thickness and full-thickness), which is associated with significant morbidity and mortality. Conclusion: A better understanding of the effects of age-related changes regarding wound healing in older adult patients who incur severe burn injuries may provide insight into clinical strategies to improve outcomes among this population.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,786

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 savante0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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