Wound irrigation versus swabbing technique for cleansing noninfected chronic wounds: A systematic review of differences in bleeding, pain, infection, exudate, and necrotic tissue
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To systematically summarize and review the existing literature to determine the difference between wound cleansing techniques, irrigation and swabbing, in relation to bleeding, pain, infection, necrotic tissue and exudate in non-infected chronic wounds including pressure injuries, venous and arterial leg ulcers and diabetic foot ulcers. METHODS: A systematic search of the electronic databases Ovid Medline, Cochrane Database of Systematic Reviews, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), and EMBASE was performed to identify all relevant literature in English. The search also included systematic reviews as a method to obtain additional potential citations by manually searching the reference lists. Included studies were assessed for methodological quality using the Cochrane Risk of Bias Tool. RESULTS: One study met eligibility criteria. Two hundred fifty six patients with wounds healing via secondary intention (n = 256) were included. Wound cleansing via swabbing technique was associated with increased perception of pain and increased rates of infection when compared to the irrigation group (93.4% versus 84.2% p = 0.02 and 5.2% versus 3.3% p = 0.44, respectively). Only a small proportion of this sample met the inclusion criteria, so the results are not considered externally valid. CONCLUSION: Wound cleansing remains a controversial topic. Despite calls for further research, there continues to remain a large gap in evidence to guide practice. Irrigation continues to replace swabbing in the management of chronic wounds, although evidence of improved outcomes is virtually nonexistent. Although the one study identified was of sound methodological quality, chronic wounds accounted for only a small percentage of the sample. Therefore, results are not generalizable to those with chronic wounds. Further research is needed to determine the effectiveness of basic wound cleansing techniques before considering more costly products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».