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Enregistrement W4409155410 · doi:10.1097/asw.0000000000000299

Healing Rate and Time to Closure of Venous Leg Ulcers: A Real-World Service Evaluation of Neuromuscular Electrostimulation as an Adjunct to Compression Therapy

2025· article· en· W4409155410 sur OpenAlexaff
Holly Murray, Rochelle Duong, Duncan Bain

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiagnosis and Treatment of Venous Diseases
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studySurgeryRandomized controlled trialWound careAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To perform a service evaluation of neuromuscular electrostimulation (NMES) as an adjunct to compression therapy, comparing the rate of wound margin advance and time to closure with a matched retrospective control group. METHODS: Fifteen patients with venous leg ulcers were prescribed NMES for 6 hours per day for 56 days or until wound closure (whichever occurred first), in addition to multilayer compression. Wounds were selected for size, with an inclusion criterion of a maximum of 12 cm 2 . Wound progress was compared with 15 retrospective control patients who were matched for ulcer size and duration. RESULTS: The retrospective group had a healing rate of 0.31 mm per week (95% CI, 29-37 mm/week), whereas the prospective compression plus NMES group had a healing rate of 0.56 mm per week (95% CI, 50-62 mm/week; P = .004). All wounds in both groups healed completely during the service evaluation. Mean time to closure for the retrospective group was 77 days (95% CI, 66-88 days), whereas the NMES group had a mean time to closure of 40 days (95% CI, 37-43 days; P = .005). CONCLUSIONS: Adding NMES of the common peroneal nerve to a care bundle including multicomponent compression resulted in significantly faster wound margin advance and significantly less time to heal in comparison with retrospective matched controls. Future randomized controlled trials or self-controlled studies of this approach would be of great interest to inform clinical practice.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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