Point-of-Care Autofluorescence Imaging for Real-Time Sampling and Treatment Guidance of Bioburden in Chronic Wounds: First-in-Human Results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditionally, chronic wound infection is diagnosed by visual inspection under white light and microbiological sampling, which are subjective and suboptimal, respectively, thereby delaying diagnosis and treatment. To address this, we developed a novel handheld, fluorescence imaging device (PRODIGI) that enables non-contact, real-time, high-resolution visualization and differentiation of key pathogenic bacteria through their endogenous autofluorescence, as well as connective tissues in wounds. METHODS AND FINDINGS: This was a two-part Phase I, single center, non-randomized trial of chronic wound patients (male and female, ≥18 years; UHN REB #09-0015-A for part 1; UHN REB #12-5003 for part 2; clinicaltrials.gov Identifier: NCT01378728 for part 1 and NCT01651845 for part 2). Part 1 (28 patients; 54% diabetic foot ulcers, 46% non-diabetic wounds) established the feasibility of autofluorescence imaging to accurately guide wound sampling, validated against blinded, gold standard swab-based microbiology. Part 2 (12 patients; 83.3% diabetic foot ulcers, 16.7% non-diabetic wounds) established the feasibility of autofluorescence imaging to guide wound treatment and quantitatively assess treatment response. We showed that PRODIGI can be used to guide and improve microbiological sampling and debridement of wounds in situ, enabling diagnosis, treatment guidance and response assessment in patients with chronic wounds. PRODIGI is safe, easy to use and integrates into the clinical workflow. Clinically significant bacterial burden can be detected in seconds, quantitatively tracked over days-to-months and their biodistribution mapped within the wound bed, periphery, and other remote areas. CONCLUSIONS: PRODIGI represents a technological advancement in wound sampling and treatment guidance for clinical wound care at the point-of-care. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT01651845; ClinicalTrials.gov NCT01378728.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».