Effectiveness of Multidisciplinary Approaches in Managing Diabetic Foot Ulcers. A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic foot ulcers (DFUs) are a significant complication of diabetes, associated with high morbidity, reduced quality of life, and increased healthcare costs. Effective management of DFUs often requires an integrated approach due to their multifactorial nature. This systematic review evaluates the effectiveness of multidisciplinary approaches in the management of DFUs, highlighting clinical outcomes, prevention of complications, and quality of life improvements.Methods: A comprehensive literature search was conducted in databases including PubMed, Scopus, Cochrane Library, and Web of Science, covering studies published from January 2000 to January 2025. Inclusion criteria focused on randomized controlled trials (RCTs), cohort studies, and observational studies investigating multidisciplinary team (MDT) approaches in managing DFUs. Data extraction was performed independently by two reviewers, with a focus on wound healing rates, amputation rates, infection control, recurrence, and patient satisfaction. Risk of bias was assessed using Cochrane tools and the Newcastle-Ottawa Scale.Results: A total of ten studies were included. Multidisciplinary approaches demonstrated superior outcomes compared to standard care in several domains. Wound healing rates were significantly improved, with a pooled mean reduction in healing time of 25% (95% CI: 18-32%, p < 0.001). Amputation rates were reduced by 35% (RR: 0.65, 95% CI: 0.50-0.83), and infection control was more effective due to integrated antimicrobial management. Recurrence rates of DFUs decreased by 30%, and patient-reported outcomes indicated higher satisfaction and quality of life scores. Key components of successful MDTs included endocrinologists, podiatrists, vascular surgeons, wound care specialists, and patient education programs.Conclusions: Multidisciplinary approaches significantly enhance the management of DFUs by improving clinical outcomes and reducing complications. This review underscores the importance of integrated care models in reducing the burden of DFUs on patients and healthcare systems. Further research is needed to standardize MDT protocols and evaluate cost-effectiveness across diverse healthcare settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».