MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400768475 · doi:10.1016/j.jtv.2024.07.003

The development of international wound debridement best practice recommendations: Consensus between nurses specialized in Wound, Ostomy and Continence Canada and the society of tissue viability

2024· article· en· W4400768475 sur OpenAlexaffabout
Kimberly LeBlanc, Mary C. Hill, Erin M. Rajhathy, Nancy Parslow, Clare Greenwood, Joshua T. Swan, Sharon Neill, Ina Farrelly, Catherine Harley

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Viability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDebridement (dental)Wound careScope (computer science)Intensive care medicineSurgical debridementScope of practiceNursingHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Debridement is an important component of wound management and can improve outcomes for patients. Debridement needs to be done by an appropriately trained health professional, but the scope of practice, credentials, training, competencies, and regulatory requirements regarding wound debridement can differ. Best Practice Recommendations were created to positively influence patient safety related to all methods of debridement, across the continuum of care, and to be implemented widely by nurses at all professional levels in Canada. AIM: To further develop the Best Practice Recommendations for wound debridement, with an international perspective, by creating a consensus document to support the global adoption of evidence-based debridement practice for health professionals. METHODS: A consensus meeting utilising Delphi methods was conducted between the authors to review the consensus statements. Once 80 % agreement was achieved, a wide range of wound care experts were identified by the authors and invited to participate in an external review of the statements. RESULTS: Fifteen consensus statements about wound debridement were agreed upon and are presented in this paper. CONCLUSIONS: These best practice recommendations have been reviewed by a wide range of practitioners from across the UK and Canada and aim to provide guidance on the standardisation of debridement practices for healthcare professionals.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Tissue ViabilityMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207