MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4226096194 · doi:10.1097/anc.0000000000000991

Validation of a Wound Tool for Assessment of Surgical Wounds in Infants

2022· article· en· W4226096194 sur OpenAlexaff
Guen Kernaleguen, Maryna Yaskina, Miriam D. Fox, Bryan J. Dicken, Michael van Manen

Notice bibliographique

RevueAdvances in Neonatal Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInter-rater reliabilityIntraclass correlationWound careSurgical woundWound dehiscenceNursing assessmentReliability (semiconductor)MEDLINEIntensive care medicinePhysical therapySurgeryPsychometricsRating scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wound assessment is a critical part of the care of hospitalized infants in neonatal intensive care. Early recognition and initiation of appropriate treatment of wounds are imperative to facilitate wound healing and avoid complications such as secondary infection and wound dehiscence. There are, however, no validated tools for assessing surgical wounds in infants. PURPOSE: The aim of this study was to develop and interrogate a tool for the assessment of surgical wounds. Specific aims for the tool included interrater reliability (give a consistent and dependable result independent of user) and test criterion validity (give an accurate assessment of the wound compared with an expert). METHODS: This was an exploratory cohort study involving a structured wound tool applied by nursing staff to 40 surgical wounds. The wounds were also assessed by wound experts (a pediatric wound care nurse and a pediatric surgeon). Comparisons were made to elucidate estimates of reliability and validity. RESULTS: The wound tool demonstrated interrater reliability with intraclass correlation coefficient of 0.775 (95% CI, 0.665-0.862) as well as criterion validity with rank correlation coefficient of 0.55 (95% CI, 0.34-0.76) to 0.71 (95% CI, 0.53-0.88). To obtain 100% sensitivity to distinguish mild from moderate-severe wounds, a low cutoff score was needed. IMPLICATIONS FOR PRACTICE AND RESEARCH: Wound assessment continues to be a subjective exercise, even with the utilization of a tool. Additional research is needed for strategies to support the assessment of surgical wounds in infants. Such tools are needed for future research, particularly when multiple institutions are involved.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Neonatal CareMême sujetPressure Ulcer Prevention and ManagementTravaux en français237 207