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Enregistrement W4214598960 · doi:10.1089/wound.2021.0173

How Should Clinical Wound Care and Management Translate to Effective Engineering Standard Testing Requirements from Foam Dressings? Mapping the Existing Gaps and Needs

2022· review· en· W4214598960 sur OpenAlexafffund
Amit Gefen, Paulo Alves, Dimitri Beeckman, Breda Cullen, José Luis Lázaro‐Martínez, Hadar Lev‐Tov, Bijan Najafi, Nick Santamaria, Andrew Sharpe, Terry Swanson, Kevin Woo

Notice bibliographique

RevueAdvances in Wound Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneTel Aviv UniversityUniversiteit GentQueen's UniversityUniversidad Complutense de MadridUniversity of Miami
Mots-clésWound careContext (archaeology)MedicineMultidisciplinary approachTest (biology)Computer scienceRisk analysis (engineering)Intensive care medicineMedical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations58
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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