Factors Associated With the Management of Pressure Injuries at the End of Life
Notice bibliographique
Résumé
Pressure injuries are a major problem in all health care settings. The incidence of pressure injuries at the end of life is as high as 58% in some facilities, and there is little consensus on how pressure injuries are managed at the end of life. A scoping review was conducted, to investigate what is known of the factors associated with the management of pressure injuries at the end of life. Literature was sourced from several databases. A total of 1760 potential sources were identified; after applying the Population Concept Context inclusion and exclusion criteria, 16 empirical research articles were sourced: 10 were quantitative, 5 were qualitative, and 1 was mixed methods. Studies were published between 2003 and 2021 and originated from Italy, the United States, Australia, Sweden, Brazil, Taiwan, Turkey, and Canada. Key interventions included regular second hourly turning, wound debridement, wound assessment, and application of various wound coverings. The most widely discussed management strategy, regular second hourly turning, proved controversial and inconsistent in practice. There were also inconsistencies with wound assessment, with practice not always following best evidence-based assessment guidelines. Research findings also highlighted issues with prognostication and identification of the end-of-life phase with no consistent tool applied to assist end-of-life pressure injury management decision-making.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».