Sub-epidermal moisture assessment as an adjunct to visual assessment in the reduction of pressure ulcer incidence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effectiveness of sub-epidermal moisture (SEM) assessment technology as an adjunct to visual assessment to reduce pressure ulcer (PU) incidence alongside standard PU care pathways. METHOD: Data were obtained from wards located within 28 institutions in the UK, Canada, Belgium, Spain and Ireland. At each ward, the proportion of patients scanned who were observed to have one or more PUs of Category 2 or above during a pre-Pressure Ulcer Reduction Programme (PURP) implementation period starting between November 2017 and July 2018 was recorded. The proportion of patients scanned who were observed to have one or more PUs of Category 2 or above during a post-PURP implementation period starting between November 2018 and July 2019 was also recorded. A meta-analysis was conducted on the data using wards as the unit of analysis, to facilitate overall estimate of the PURP. A sensitivity study was also conducted to assess the sensitivity of results to data from specific institutions. RESULTS: A synthesised estimate of the overall relative risk (RR) was calculated to be 0.38 (95% confidence interval 0.26 to 0.56). Hence the risk of PU in the post-PURP cohort was about one-third that of the corresponding risk in the pre-PURP cohort. The sensitivity analysis revealed no evidence that any individual ward exerted excessive influence on the findings. CONCLUSION: The analysis has revealed strong evidence that implementation of the PURP was associated with reduction in incidence of Category 2 or above PUs across a wide range of clinical settings.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».