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Enregistrement W4403938792 · doi:10.12968/jowc.2024.0027

Using patient-reported experiences to inform the use of foam dressings for hard-to-heal wounds: perspectives from a wound care expert panel

2024· review· en· W4403938792 sur OpenAlexaff
Kevin Woo, Nick Santamaria, Dimitri Beeckman, Paulo Alves, Breda Cullen, Amit Gefen, José Luis Lázaro‐Martínez, Hadar Lev‐Tov, Bijan Najafi, Andrew Sharpe, Terry Swanson

Notice bibliographique

RevueJournal of Wound Care · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensQueen's UniversityToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound careMedicinePsychosocialNursingHealth careAccountabilityIntensive care medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caring for patients with hard-to-heal (chronic) wounds requires a multifaceted approach that addresses their diverse needs, which can contribute to the complexity of care. Wound care providers must have a comprehensive understanding of the patient's comorbid conditions and psychosocial issues to provide personalised and effective treatment. Key quality indicators for effective wound care involves not only selecting appropriate local wound care products, such as foam dressings, but also addressing individual patient experiences of wound-related pain, odour, itch, excessive wound drainage, and self-care needs. The purpose of this review is to inculcate the wound care practice community, research scientists and healthcare industry with a sense of accountability in order to work collaboratively in addressing these unmet care needs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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