MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408787440 · doi:10.1097/njh.0000000000001119

Factors Associated With the Management of Pressure Injuries at the End of Life

2025· article· en· W4408787440 sur OpenAlexaboutno aff
Pauline Catherine Gillan, Christina Parker

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospice and Palliative Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Inclusion and exclusion criteriaMedicinePsychological interventionPopulationInclusion (mineral)Operations managementIntensive care medicineMedical emergencyNursingEnvironmental healthEngineeringPsychologyGeographyPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Hospice and Palliative NursingMême sujetPressure Ulcer Prevention and ManagementTravaux en français237 207