Tipos de escalas para avaliação e classificação das lesões na pele: uma revisão integrativa
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Buscar e analisar as evidências cientificas, nas literaturas nacionais e internacionais sobre os tipos de escalas de tratamento das lesões em pele. Métodos: Trata-se de uma revisão integrativa da literatura nas seguintes bases de dados: BVS, PubMed, WEB OF SCIENCE. Resultados: Na totalidade os artigos citaram 19 ferramentas, as mais citadas foram: Pressure Ulcer Scale for Healing (PUSH) (24,32%), Bates-Jensen Wound Assessment Toll (BWAT)/Pressure Sore Status Tool (PSST) (16,22%), Patient and Observer Scar Assessment Scale (POSAS) (10,81%), Modified Vancouver Scar Scale (mVSS) e DISGN-R (5,41%), suas aplicações foram na avalição da ferida e prática do instrumento (52,94%), a criação de novos instrumentos (17,65%) e validação (29,41%). Considerações Finais: Autores relataram positivamente a utilização dessas tecnologias, sendo um recurso importante para monitorar o progresso de cicatrização, possibilitando desde a confirmação diagnóstica ao manejo preventivo e terapêutico com base científica, auxiliando de forma segura e com qualidade o cuidado prestado aos pacientes. A inovação tecnológica de novas ferramentas é de grande importância para o aumento da eficiência do serviço de saúde.
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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 | 0,092 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».