Fatores de risco para lesão por pressão relacionada a dispositivos médicos: revisão sistemática
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Buscar evidências científicas quanto aos fatores de risco para o desenvolvimento de Lesão por pressão relacionada a dispositivos médicos em pacientes adultos e idosos. Método: Trata-se de uma revisão sistemática de acordo com as recomendações do Prisma. O levantamento dos dados, ocorreu nas bases: Medical Literature Analysis and Retrieval System Online; Web of Science; The Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature; Embase; Literatura Latino-americana e do Caribe em Ciências da Saúde e Scopus, além da busca na literatura cinzenta através do Google Scholar e das referências nas listas de referências dos estudos selecionados. Foram incluídos estudos observacionais de 2016 a 2022, em inglês, português e espanhol. Resultados: Identificaram-se 2056 estudos, sendo incluídos sete na amostra final. Os estudos foram considerados de boa qualidade metodológica conforme a Newcastle-Ottawa Scale. Os fatores de risco compreenderam: idade, tempo de permanência na Unidade de Terapia Intensiva, gênero masculino, número de dispositivos médicos inseridos, índice de massa corpórea, temperatura corporal, edema, níveis laboratoriais, escore de Braden e APACHE II, nível de consciência, ventilação mecânica, uso de vasopressores, doenças crônicas não transmissíveis, diagnóstico admissional, estado nutricional, tempo cirúrgico e presença de Lesão por Pressão na admissão. Conclusão: Os estudos demonstraram os principais fatores de risco para o desenvolvimento de lesão por pressão relacionada a dispositivos médicos no contexto hospitalar, especificamente na Unidade de Terapia Intensiva. Evidenciou aspectos norteadores da conduta dos processos assistenciais na predição, avaliação, tratamento, e acompanhamento dos pacientes críticos suscetíveis ao desenvolvimento destas lesões.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».