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Enregistrement W4361274368 · doi:10.1016/j.cjtee.2023.03.007

Pressure ulcers and acute risk factors in individuals with traumatic spinal fractures with or without spinal cord injuries: A prospective analysis of the National Spinal Column/Cord Injury Registry of Iran (NSCIR-IR) data

2023· article· en· W4361274368 sur OpenAlexaff
Farzin Farahbakhsh, Hossein Rezaei Aliabadi, Vali Baigi, Zahra Ghodsi, Mohammad Dashtkoohi, Ahmad Pour‐Rashidi, James S. Harrop, Vafa Rahimi‐Movaghar

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Traumatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésMedicineSpinal cord injurySpinal cordSpinal columnSurgeryProspective cohort studyAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To identify risk factors for developing pressure ulcers (PUs) in the acute care period of traumatic spinal fracture patients with or without spinal cord injuries (SCIs). METHODS: Data were collected prospectively in participating the National Spinal column/Cord Injury Registry of Iran (NSCIR-IR) from individuals with traumatic spinal fractures with or without SCIs, inclusive of the hospital stay from admission to discharge. Trained nursing staff examined the patients for the presence of PUs every 8 h during their hospital stay. The presence and grade of PUs were assessed according to the European Pressure Ulcer Advisory Panel classification. In addition to PU, following data were also extracted from the NSCIR-IR datasets during the period of 2015 - 2021: age, sex, Glasgow coma scale score at admission, having SCIs, marital status, surgery for a spinal fracture, American Spinal Injury Association impairment scale (AIS), urinary incontinence, level of education, admitted center, length of stay in the intensive care unit (ICU), hypertension, respiratory diseases, consumption of cigarettes, diabetes mellitus and length of stay in the hospital. Logistic regression models were used to estimate the unadjusted and adjusted odds ratio (OR) with 95% confidence intervals (CI). RESULTS: Altogether 2785 participants with traumatic spinal fractures were included. Among them, 87 (3.1%) developed PU during their hospital stay and 392 (14.1%) had SCIs. In the SCI population, 63 (16.1%) developed PU during hospital stay. Univariate logistic regression for the whole sample showed that marital status, having SCIs, urinary incontinence, level of education, treating center, number of days in the ICU, age, and Glasgow coma scale score were significant predictors for PUs. However, further analysis by multiple logistic regression only revealed the significant risk factors to be the treating center, marital status, having SCIs, and the number of days in the ICU. For the subgroup of individuals with SCIs, marital status, AIS, urinary incontinence, level of education, the treating center, the number of days in the ICU and the number of days in the hospital were significant predictors for PUs by univariate analysis. After adjustment in the multivariate model, the treating center, marital status (singles vs. marrieds, OR = 3.06, 95% CI: 1.55 - 6.03, p = 0.001), and number of days in the ICU (OR = 1.06, 95% CI: 1.04 - 1.09, p < 0.001) maintained significance. CONCLUSIONS: These data confirm that individuals with traumatic spinal fractures and SCIs, especially single young patients who suffer from urinary incontinence, grades A-D by AIS, prolonged ICU stay, and more extended hospitalization are at increased risk for PUs; as a result strategies to minimize PU development need further refinement.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,726

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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