MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293104067 · doi:10.12968/jowc.2022.31.8.634

Measuring subepidermal moisture to detect early pressure ulcer development: a systematic review

2022· review· en· W4293104067 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCINAHLConfidence intervalDentistryInternal medicinePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim was to assess evidence related to the measuring of subepidermal moisture (SEM) to detect early, nonvisible development of pressure ulcers (PUs). METHOD: Using systematic review methodology, all quantitative animal and human research studies written in English were considered. In January 2021, PubMed, CINAHL, SCOPUS, Cochrane and EMBASE databases were searched. The primary outcome of interest was the validity of SEM measurement to detect early PU development. The secondary outcome was time to PU detection, sensitivity and specificity of SEM measurement, and the impact of SEM measurements on PU prevention. Data analysis was undertaken using RevMan and narrative synthesis. RESULTS: A total of 17 articles met the inclusion criteria. In all studies, a consistent abnormal deviation in SEM measurements corresponded with evidence of visual PU development. Time to PU development, explored in four studies, showed earlier detection of PU development using SEM measurement. RevMan analysis identified the mean difference in time to PU development (SEM measurement versus visual skin assessment, VSA) was 4.61 days (95% confidence interval: 3.94-5.28; p=0.0001) in favour of SEM measurements. The sensitivity of SEM measurements was reported in four studies, and scores varied from 48.3% to 100.0%. Specificity was also reported in four studies and scores ranged from 24.4% to 83.0%. The impact of the detection of abnormal SEM measurements on PU prevention was explored by one study. Results showed a 93% decrease in PU rates when staff acted on the results of the SEM readings. CONCLUSION: The findings of this review identified that SEM measurement detects PU development earlier than VSA. Furthermore, when staff responded to abnormal SEM measurements, prevention strategies were enhanced, with a subsequent reduction in visible PU development. SEM measurement may therefore be a useful addition to PU prevention strategies. DECLARATION OF INTEREST: The School of Nursing & Midwifery, RCSI has a research agreement with Bruin Biometrics. Funding for the study was through an Irish Research Council PhD Enterprise Partnership Scheme with Bruin Biometrics. The authors have no other conflicts of interest.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,287 · 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