Epidemiología de los desgarros de piel: revisión bibliográfica
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar y describir la epidemiología de los desgarros de piel (DP) en el contexto latinoamericano. Método: Revisión bibliográfica de estudios epidemiológicos publicados entre 1946 y mayo de 2021, en inglés, español y portugués, consultados en texto completo. Para la búsqueda, se utilizaron descriptores correspondientes a la estrategia PCC: Población (adultos), Concepto (epidemiología de los DP) y Contexto (hospitalario e institucional). Los estudios fueron recuperados de las bases de datos Scielo, Lilacs, Embase, Cinahl, Medline y BDEnf, y evaluados por dos revisores independientes. Los instrumentos STROBE y Newcastle-Ottawa fueron usados para evaluar la calidad de estudios de prevalencia e incidencia, respectivamente. Resultados: En total, 21 publicaciones fueron incluidas (siete de ellas, de origen latinoamericano). La prevalencia, reportada en 16 estudios, estuvo entre 0,97 y 28,7%. La incidencia, reportada en cinco estudios, varió entre 3,8 y 40%. Los factores de riesgo asociados al desarrollo de DP fueron: historia previa de la lesión, puntajes bajos en la escala de Braden, dependencia para actividades básicas de la vida diaria, y edad avanzada. En América latina, Brasil se destaca como el país con mayor número de publicaciones (n=5; 23,8%). Conclusión: La mayoría de los DP pueden ser considerados eventos adversos evitables, por lo tanto, los valores de incidencia y prevalencia encontrados son elevados. La caracterización de la situación epidemiológica de los DP posibilita la creación de protocolos y políticas públicas para su prevención y detección precoz. Conflicto de interés: Todos los autores son miembros del International Skin Tears Advisory Panel (ISTAP). CVBS es consultora técnica. CVSG es conferencista. KW es miembro del Canadian Pressure Injury Advisory Panel, consultor en centros de heridas en Canadá, y conferencista para varias empresas internacionales en la industria del cuidado de las heridas.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.060 | 0.048 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".