Infrared surface temperature monitoring in the postoperative management of free tissue transfers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early identification of failing free flaps may allow for potential intervention and flap salvage. The predictive ability of flap temperature monitoring has been previously questioned. The present study investigated the ability of an infrared surface temperature monitoring device to detect trends in flap temperature and correlation with anastomotic thrombosis and flap failure. METHODS: Postoperative measurement of surface temperature was obtained in 47 microvascular free flaps. Differences in temperature between survival and failure groups were evaluated for statistical significance using Student's t test (P<0.05). In addition, a single variable analysis was performed on 30 different flap characteristics to evaluate their prediction of flap failure. RESULTS: In total, eight flaps failed. Five of these were re-explored, of which one was salvaged. The three other flaps died a progressive death secondary to presumed thrombosis of the microcirculation despite adequate Doppler signals. Temperatures of the flap failure group during the last 24 h yielded a mean difference of 2 degrees C (3.56 degrees F) compared with surviving flaps (P<0.05). The temperature of the failing flaps began to decline at the eighth postoperative hour. Single variable analysis identified prior radiation to be a predictor of flap failure. CONCLUSIONS: A surface temperature measurement device provides reproducible digital readings without physical contact with the flap. Technical difficulties encountered in previous research with implantable or surface contact temperature probes are obviated with this noncontact technique. Flap temperature monitoring revealed a trend in temperature that correlates with anastomotic thrombosis and eventual flap failure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».