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Enregistrement W4402781083 · doi:10.1097/won.0000000000001116

Medical Adhesive-Related Skin Injury at 10 Years

2024· review· en· W4402781083 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Barton, Daphne Broadhurst, Jan L. Hitchcock, Carolyn Lund, Laurie McNichol, Catherine R. Ratliff, Juliano Teixeira Moraes, Stephanie Yates, Mikel Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Ostomy and Continence Nursing · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSurgical Sutures and Adhesives
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyMEDLINEClinical PracticeFamily medicineMedical educationPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Awareness of medical adhesive-related skin injury (MARSI) has increased in the decade since a foundational consensus report was published in 2013. Additional research has provided greater knowledge of the epidemiology of MARSI, along with its assessment, prevention, and management. To summarize knowledge generated in the past decade and review our current understanding of MARSI, a panel of nine clinical experts from four countries (United States of America, United Kingdom, Canada, and Brazil) convened to discuss the literature published since the initial 2013 document and develop updated recommendations for clinical practice. The group formulated 20 updated consensus statements covering the assessment, prevention, and management of skin injuries related to adhesive medical devices and proposed next steps to address remaining gaps in research and knowledge of this complex and clinically relevant condition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,353
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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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