Poster (Clinical/Best Practice Implementation) ID 1984775
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives Monitoring skin integrity is a critical issue for patients with spinal cord injury. Damage to the skin can go unnoticed due to sensory loss or diminution and can result in pressure injuries or wounds that can be difficult to heal. A team of inpatient clinicians and people with lived experience worked together to create a ‘SkIn-fo-Graphic’ that would be used to teach all new inpatients how to do a full body skin check. Methods A full picture of the body, contributed by Spinal Cord Injury Ontario (SCIO), was marked with the names of specific bony prominences and areas which should be viewed daily to ensure a skin check is complete. Staff at our Centre modified the graphic and created step-by-step instructions. Patients provided feedback on terminology and placement of words/ arrows for clarity. Further refinement was completed by SCIO and clinical staff to create the final tool and instructions. Results A graphic was developed iteratively by a community organization, physicians, allied health professionals and patients to provide a tool with instructions that can be used by both clinical staff (to teach daily skin check) and patients (as a reference for doing their own checks). A QR Code link was also created to directly link patients to more in-depth skin education on the community partner website. Conclusion Engaging all stakeholders in the development of a key tool for instruction of skin check in patients with spinal cord injury is important to ensure complete clarity and utility.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,806 | 0,550 |
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 ».