TITLE: Surgical Dressing for Patients Undergoing Hip or Knee Arthroplasty: Clinical Effectiveness and Cost-Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
In fiscal year 2008-9, more than 64,000 hip and knee replacements and revisions were performed in Canada, representing almost 9 % of all surgical hospital discharges in that period. 1 The choice of dressing that is applied to the surgical wounds that result from these procedures may have an important impact on wound healing, through the prevention of blistering, maceration, and infection. 2 Given the large number of hip and knee arthroplasties performed in Canada on an annual basis, the choice of dressing could impact health outcomes as well as healthcare costs. While the cost of dressings may vary greatly, these costs should be evaluated in relation to dressing effectiveness as well – if some dressings require less frequent replacement or lead to fewer complications, their use may reduce other healthcare costs. A variety of surgical wound dressings are currently available including gauze, foam, bead, alginate, antimicrobial, semi-permeable films, hydrocolloid, and hydrogel. 3,4 The present review was undertaken to explore and summarize the evidence for the clinical and cost-effectiveness of surgical wound dressings used in hip or knee arthroplasty, with the aim of informing decisions to optimize clinical practice. RESEARCH QUESTIONS
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».