Clinical preventive-based best practices to reduce the risk of peristomal skin complications – an international consensus report
Notice bibliographique
Résumé
Evidence indicates that peristomal skin complications (PSC) are a common problem for people with an ostomy and have serious implications on their overall health and quality of life.While there is evidence and documentation on the cause and effect of PSC, there is little written on the risk factors or on how to maintain peristomal skin integrity and prevent PSC.To address this gap, a panel of ostomy experts was convened to conduct a process to reach an international consensus on PSC risk factors.A large-scale modified Delphi consensus-building process was conducted between September 2019 and October 2020.A total of 4,285 online survey responses were received from 36 countries across six continents.The result was a consensus focused on the prevention of PSC and on the individual patient risk factors healthcare providers should consider when determining the best pouching system and care plan for ostomy patients.The consensus supported the development of a PSC risk factor model.The model was subsequently ratified in October 2020.The purpose of the model is to help guide healthcare providers in assessing the risk factors for developing a PSC for each patient and ultimately guide healthcare providers to prevent skin damage, maintain healthy peristomal skin, and support the overall health, wellbeing and quality of life of ostomy patients.
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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 | 0,105 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».