Impact of Chronic Wounds on Quality of Life: A Review from the Perspective of Humanized Care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Chronic wounds are characterized by slow healing, difficult scarring, and duration of more than three months. They not only affect the body physically, but also have an emotional, social, and psychological impact on those who suffer from them. The consequences include pain, foul odor, excessive exudate, social exclusion, and impaired self-esteem, which significantly reduce health-related quality of life (HRQoL).Development: Through an international, national, and local literature review, it was found that people with chronic wounds faced functional, emotional, and economic difficulties. In Canada, Brazil, and Colombia, limitations in performing basic activities, dependence on caregivers, and a high emotional burden due to persistent symptoms were reported. The predominant sociodemographic characteristics included women over 60 years of age, with low educational attainment, minimal income, and no partner. In the theoretical framework, humanistic nursing theory was integrated, promoting a holistic approach to care, centered on empathy and patient accompaniment, recognizing their individuality and social environment.Conclusions: The study concluded that chronic wounds significantly compromised several dimensions of HRQoL. Pain was the most frequent symptom, and social exclusion was a common consequence. The need for interdisciplinary care that considers not only physical treatment but also emotional and social support was reaffirmed. Humanized care was established as a key strategy for improving patients' experience and overall well-being.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».