A cross-sectional validation study of using NERDS and STONEES to assess bacterial burden.
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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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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».