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Record W3040311260 · doi:10.31770/2561-7516.1060

Valeur prédictive de l’échelle de Braden pour les lésions de pression nosocomiales et l’association avec les interventions de prévention

2020· article· fr· W3040311260 on OpenAlexvenueno aff
Sophie Pouzols, Cédric Mabire

Bibliographic record

VenueScience of Nursing and Health Practices · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicPressure Ulcer Prevention and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Les lésions de pression nosocomiales (LPN) sont considérées comme des événements indésirables liés aux soins infirmiers. Pour l’amélioration de la qualité des soins, les interventions comme le dépistage et la mobilisation sont essentielles. Objectifs : Comparer les valeurs prédictives du score total de Braden et du score de la dimension mobilité sur le développement de LPN. Mesurer l’effet modérateur des interventions de prévention entre le niveau de risque et le taux des LPN. Méthodes : Étude descriptive corrélationnelle basée sur l’analyse secondaire de données de routine issues des dossiers informatisés entre le 1er mars 2016 et le 31 mars 2018. Des statistiques descriptives et des régressions logistiques univariables et multivariables ont été effectuées. Résultats : Sur 22 833 épisodes de soins, le taux des LPN était de 3,6 %. Le score mobilité était prédicteur du développement des LPN (RC = 17,2, p < 0,01) ainsi que le score total (RC = 13,9, p < 0,01). Lorsque des interventions de mobilisation étaient mises en place, la probabilité de développer une LPN diminuait pour le niveau de risque faible (RC = 0,6, p < 0,01) ou modéré (RC = 0,5, p <0,01) selon le score total de Braden, mais pas pour un niveau de risque élevé. Discussion et conclusion : Cette étude confirme l’association entre le développement de LPN et les interventions préventives. Elle démontre l’importance d’utiliser des outils valides pour dépister le risque et mettre en place des interventions de mobilisation afin d’avoir un impact positif sur les résultats et ainsi d’améliorer la qualité des soins.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.844
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.291
GPT teacher head0.545
Teacher spread0.254 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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