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Enregistrement W4391381682 · doi:10.1371/journal.pone.0297588

Factors associated with pressure ulcer and dehydration in long-term care settings in Ontario, Canada

2024· article· en· W4391381682 sur OpenAlexafffundabout
Mary Crea‐Arsenio, Andrea Baumann, Valentina Antonipillai, Noori Akhtar‐Danesh

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDehydrationLong-term careNeglectRetrospective cohort studyCohortCohort studyIntensive care medicineGerontologyEmergency medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pressure ulcers and dehydration are common conditions among residents of long-term care facilities that result in negative health effects. They have been associated with signs of neglect and increased 30-day mortality among LTC residents. However, they are both preventable and with proper care can be effectively managed and treated. We conducted a retrospective cohort study to examine factors associated with pressure ulcers and dehydration among long-term care residents in the province of Ontario, Canada. Results indicated that close to one-fifth of residents were dehydrated (17.3%) or had a pressure ulcer (18.9%) during the study period. Advanced age was significantly associated with the presence of pressure ulcers and dehydration for both men and women. However, men were more likely to present with a pressure ulcer while women were more likely to exhibit symptoms of dehydration. Study findings also demonstrate the presence of both conditions being higher in municipal and not-for-profit homes compared to for-profit homes. The significant differences observed in relation to home ownership which require further investigation to identify the most relevant factors in explaining these differences. Overall, pressure ulcers and dehydration are preventable conditions that warrant attention from policymakers to ensure quality of care and resident safety are prioritized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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