Methods for chronic wound research — A scoping systematic review of the recommendations, guidelines and standards
Notice bibliographique
Résumé
Background This scoping systematic review aimed to investigate the existing literature for recommendations, guidelines and standards for research on chronic wound diagnosis, assessment, management and prevention; to identify gaps in this literature; and produce recommendations to support future wound management research. Methods for chronic wound research -A scoping systematic review of the recommendations, guidelines and standardsMethods A scoping systematic literature review was undertaken in 2017-2018, which aligned with PRISMA guidelines and searched academic databases and grey literature published between 2007 and 2017.Results Eighty-nine documents included recommendations or outcomes on research methods for studies on chronic wound diagnosis, assessment, management and/or prevention; covering the areas of research design, sampling, randomisation and blinding, independent and outcome measures and interventions for research in chronic wounds.Common themes regarding research gaps and flaws were identified.Conclusion This review identified existing evidence, guidelines, recommendations and standards regarding the conduct of chronic wound research internationally.Recommendations include the need for standardised vocabulary, standardised checklists for wound research, development of core outcome datasets and an agreed and standardised set of economic parameters and methodology for cost-effectiveness.Establishment of a centralised national methodology service for wound research to assist with methodology design would be beneficial.
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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 | 0,386 | 0,540 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».