Paediatric pressure injuries – a review and recommendations for hospital providers
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Paediatric pressure injuries (PIs) are a serious constellation of wounds that can lead to additional suffering, lifelong scarring, increased risk of infection, and high costs to the healthcare system. The prevalence of paediatric PI in an inpatient setting is 1.4% and can be as high as 43% in critical care units. The most common causes of paediatric PIs are associated with pressure from prolonged immobility and medical devices. Methods: A narrative literature review was conducted to survey the current state of paediatric PI management for the purpose of providing healthcare providers with updated insight into PI management. Results: Compared to the adult population, there are unique differences in paediatric anatomy and physiology depending on age and weight that can affect the aetiology and location of PIs. There has also been a development of tools to assess paediatric PIs. Prompt risk assessment within 8 hours following admission with a structured risk assessment tool, such as the Braden QD, followed by thorough skin assessments at regularly spaced intervals, will aid in the detection and treatment of PIs. The optimization of skin health and the use of medical devices are also key to the prevention of PIs. Conclusion: This article reviews the unique differences of PIs in children and provides recommendations on prevention, care, and treatment.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».