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Enregistrement W4284685628 · doi:10.12968/jowc.2022.31.7.579

The prevalence of skin tears and associated factors in hospitalised patients with cancer

2022· article· en· W4284685628 sur OpenAlexaff
Mariana Alves Bandeira, Fernanda Mateus Queiróz Schmidt, Paula Cristina Nogueira, Talita dos Santos Rosa, Roberto de Miranda Felizardo, Diana Lima Villela de Castro, Kevin Woo, Vera Lúcia Conceição de Gouveia Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyEpidemiologyCross-sectional studyPsychological interventionSkin cancerCancerPhysical therapyInternal medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Oncology patients are vulnerable to skin breakdown. The primary purpose of this study was to estimate the prevalence of skin tears (STs) in hospitalised patients with cancer and to explore related sociodemographic and clinical factors. METHOD: This was an observational, epidemiological, cross-sectional study conducted in an oncology hospital in the city of São Paulo. All STs were classified using the STAR Classification adapted and validated for Brazil. RESULTS: Of the 341 patients evaluated, 22 had STs, equating to a prevalence of 6.5%. A higher number of STs were noted on the lower limbs (26.9%) than on other body areas. The main factors associated with STs were the use of anticoagulants, the presence of ecchymosis and the use of incontinence briefs. CONCLUSION: This study contributed to a better understanding of the epidemiology of STs in hospitalised patients with cancer, as well as its associated factors. Results may inform nursing professionals with regard to the need to develop prevention strategies and early interventions.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,237

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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