A cross-sectional validation study of using NERDS and STONEES to assess bacterial burden.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
All chronic wounds are colonized by micro-organisms. Although the presence of bacteria is not necessarily harmful, and may be beneficial in some instances, accurate evaluation of wound-related bacterial damage and infection is crucial. A cross-sectional validation study involving 112 patients was conducted to estimate the specificity and sensitivity of clinical assessment variables individually and in combination to determine the presence and quantity of bacteria in the wound. The average age of study participants was 66 years (range 33 to 95 years) and most had leg (44) and foot (68) ulcers of approximately 6 months' duration. Wounds were evaluated using a mnemonic developed to evaluate the presence or absence of clinical signs of critical colonization (NERDS) or infection (STONEES) and results compared to semi-quantitative swab cultures. Wounds with debris, increased exudate, and friable tissue were found to be five times more likely to have scant or light bacterial growth; whereas, wounds with elevated temperature were eight times more likely to have moderate or heavy bacterial growth. When combining any three clinical signs, the sensitivity was 73.3% for scant or light and 90% for moderate and heavy bacterial growth and the specificity was 80.5% and 69.4%, respectively. Considering the importance of this clinical diagnosis, studies to examine the predictive validity of these assessment variables and culture results are warranted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle