Electrical stimulation therapy to promote healing of chronic wounds: a review of reviews
Notice bibliographique
Résumé
Pamela E Houghton School of Physical Therapy, Faculty of Health Sciences, Western University, London, ON, Canada Purpose: The overall objective of this study is to identify and appraise all of the existing clinical research literature that has evaluated the effect of electrical stimulation therapy (EST) on wound healing outcomes in adults with various types of chronic wounds. Methods: A systematic and comprehensive search of four electronic databases and gray literature was carried out, and references included in related review articles were checked. Prospective and controlled clinical trials, systematic reviews (SRs), and meta-analyses that assessed the effects of EST on wound healing outcomes were described and appraised. A total PRISMA score was assigned for each included SR based on criteria included in the assessment of multiple systematic reviews (AMSTAR) measurement tool. The percentage of available research that was identified in the SR was also calculated. Results: Sixty-two clinical research studies involving 2082 patients with pressure ulcers, venous leg ulcers, diabetic foot wounds, and arterial/ischemic wounds, and ulcers of mixed etiology were located. Thirty-three of the studies with 1370 patients compared wound size reduction after EST to a control group. Eighteen reviews that used a systematic approach to identify, select, and evaluate published studies on this topic have yielded conflicting results. Poorer quality SRs with a low total PRISMA score were more likely to yield negative or inconclusive findings. Most of these low-quality SRs had very vague research questions and included less than 50% of the available literature that was known to exist. Results from 22 well-designed randomized clinical trials and 10 high-quality SRs consistently support that EST can stimulate faster wound size reduction and/or produce a greater number of closed wounds compared to a group of similar patients receiving either standard wound care or sham EST. Conclusion: Pooled results from well-conducted SRs provide strong support for the use of EST on various types of chronic wounds and pressure ulcers in particular. Keywords: electrotherapy, pressure ulcer, venous ulcer, diabetic foot ulcer, wound healing, systematic reviews
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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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».