How Should Clinical Wound Care and Management Translate to Effective Engineering Standard Testing Requirements from Foam Dressings? Mapping the Existing Gaps and Needs
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Wounds of all types remain one of the most important, expensive, and common medical problems, for example, up to approximately two-thirds of the work time of community nurses is spent on wound management. Many wounds are treated by means of dressings. The materials used in a dressing, their microarchitecture, and how they are composed and constructed form the basis for the laboratory and clinical performances of any advanced dressing. Recent Advances: The established structure/function principle in material science is reviewed and analyzed in this article in the context of wound dressings. This principle states that the microstructure determines the physical, mechanical, and fluid transport and handling properties, all of which are critically important for, and relevant to the, adequate performances of wound dressings. Critical Issues: According to the above principle, once the clinical requirements for wound care and management are defined for a given wound type and etiology, it should be theoretically possible to translate clinically relevant characteristics of dressings into physical test designs resulting specific metrics of materials, mechanical, and fluid transport and handling properties, all of which should be determined to meet the clinical objectives and be measurable through standardized bench testing. Future Directions: This multidisciplinary review article, written by an International Wound Dressing Technology Expert Panel, discusses the translation of clinical wound care and management into effective, basic engineering standard testing requirements from wound dressings with respect to material types, microarchitecture, and properties, to achieve the desirable performance in supporting healing and improving the quality of life of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».