Psychological factors and diabetic foot ulceration: a scoping review of the bi-directional relationship between diabetic foot ulcer healing and mental health factors
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p>Introduction Diabetic foot ulceration (DFU) is a major complication of diabetes and is associated with high morbidity and mortality rates. Psychological factors are believed to play a role in wound healing, but it remains uncertain if psychological interventions can help individuals with an active DFU, or a history of DFUs, to achieve complete or improved wound healing or prevent recurrence. Objective The objective of the proposed scoping review is to investigate the emotional consequences/burden of living with DFU and to examine how psychosocial factors may impact progression and management of ulcerations. Methods This review will be conducted in accordance with the Joanna Briggs Institute methodology for scoping reviews and the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) will guide the reporting of results. Discussion While factors such as stress, depression, social support, and adherence to treatment have been identified as variables that may negatively affect DFU healing, there is a need for a greater understanding of how psychological and behavioural variables such as these may influence ulcer incidence, healing and recurrence in people with diabetes. This review will comprise of a broad and systematically mapped synthesis of the identified data. Findings will be used to provide a better understanding of the bi-directional relationship between DFU and psychological variables and will provide direction for the development or adaptation of a tailored psychological intervention that will aim to optimise wellbeing and improve outcomes for individuals with DFU.</ns3:p>
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».