Prevalence, risk factors and management of pressure injuries and their implications for palliative care: A rapid overview of reviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evidence around pressure injuries in palliative care settings is limited and fragmented. AIM: To synthesize systematic review evidence regarding prevalence, risk factors, prevention and treatment of pressure injuries in non-acute care settings, and evaluate implications for specialist palliative care. DESIGN: A rapid overview of reviews following the Cochrane guidance for overviews. DATA SOURCES: We searched four databases (MEDLINE, Cochrane Database of Systematic Reviews, JBI EBM Reviews, and CINAHL) from inception to October 2024. We included systematic reviews on adult patients in inpatient Palliative Care Units or settings likely involving end-of-life care. RESULTS: = 5,856,293) were included. Thirteen of the reviews were high quality. Only one low-quality review specifically addressed palliative care, focusing on prevalence and risk factors. Interventions were categorized into nutritional, physical (e.g. repositioning, tilt strategies), topical/dressing-based, electrical stimulation and organizational approaches. Frequent repositioning and certain nutritional interventions may reduce incidence or surface area of pressure ulcers; however, certainty remains very low. Frequent repositioning, specific tilt strategies and specific nutritional interventions may help reduce the incidence of pressure injuries and decrease injury surface area; however certainty is very low. Other interventions have limited and inconclusive evidence and were rated low to very low certainty according to GRADE criteria due to poor trial design and population and setting variations. CONCLUSIONS: The evidence base remains weak and largely indirect, offering insufficient guidance for clinical practice in palliative care. High-quality, targeted research is needed to inform effective pressure injury prevention and management in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».