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Effect of Noncontact LowFrequency Ultrasound on Wound Healing: A Systematic Review

2014· article· en· W6959768507 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueSound Ideas (University of Puget Sound) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound careWound healingStandard of careUltrasoundChronic woundMEDLINEDosingGold standard (test)Systematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Recent research suggests the use of noncontact low-frequency ultrasound (US) as an adjunct to standard wound care to facilitate the healing process. The purpose of this systematic review was to examine the effect of noncontact low-frequency US on the healing of chronic wounds. Methods: CINHAL and PubMed were used to identify studies published from 2000 to 2011 written in English with the key words ultrasound and debridement, chronic wounds, ultrasonic-assisted wound treatment, and MIST Therapy®, resulting in the retrieval of 51 potential articles. Ten studies met the inclusion criteria and were included in the review. Two reviewers independently rated study quality and extracted data concerning study methods, quality, and outcomes. Results: Nine of the studies reviewed demonstrated improved wound healing when noncontact low-frequency US was used either as the sole treatment or as an adjunct to standard wound care, whereas the findings of one study were inconclusive. Discussion/Conclusions: The literature reviewed supports the use of noncontact low-frequency US as an adjunct in the treatment of chronic wounds. The studies reviewed suggest that noncontact low-frequency US aids in the reduction of wound volume and that healing occurs at a faster rate than with standard wound care alone. Evidence is limited by the existence of only two studies with control groups. Future research should use comparison groups and focus on dosing parameters, outcomes on the basis of the wound type, and other meaningful patient outcomes such as wound pain or cost of treatment.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,393

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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