Noninvasive Measurement of Edema in Partial Thickness Burn Wounds
Notice bibliographique
Résumé
A lack of noninvasive tools to quantify edema has limited our understanding of burn wound edema pathophysiology in a clinical setting. Near-infrared spectroscopy (NIR) is a new noninvasive tool able to measure water concentration/edema in tissue. The purpose of this study was to determine whether NIR could detect water concentration changes or edema formation in acute partial-thickness burn injuries. Adult burn patients within 72 hours postinjury, thermal etiology, partial-thickness burn depth, and <20% TBSA were included. Burn wounds were stratified into partial-thickness superficial or deep wounds based on histology and wound healing time. NIR devices were used to quantify edema in a burn and respective control sites. The sample population consisted of superficial (n = 12) and deep (n = 5) partial-thickness burn injuries. The patients did not differ with respect to age (40 +/- 15 years), TBSA (5 +/- 4%), and mean time for edema assessment (2 days). Water content increased 15% in burned tissue compared with the respective control regions. There were no differences in water content at the control sites. At 48 hours, deep partial-thickness injuries showed a 23% increase in water content compared with 18% superficial partial-thickness burns. NIR could detect differences in water content or edema formation in partial-thickness burns and unburned healthy regions. NIR holds promise as a noninvasive, portable clinical tool to quantify water content or edema in burn wounds.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».