Reliability and Validity of the Revised Photographic Wound Assessment Tool on Digital Images Taken of Various Types of Chronic Wounds
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the validity and reliability of the revised Photographic Wound Assessment Tool (revPWAT) on digital images taken of various types of chronic, healing wounds. SETTING: This multicenter trial was performed in a variety of settings where chronic wounds are assessed. PARTICIPANTS: A total of 206 different photographs taken of 68 individuals with 95 chronic wounds of various etiologies were reviewed in this study. Wound etiologies included people with venous/arterial leg wounds (n = 13), diabetic foot wounds (n = 18), pressure ulcers (n = 32), and wounds of other etiologies (n = 5). MAIN OUTCOME MEASURES: An initial wound assessment using the revPWAT was performed at the bedside, and 3 digital photographs were taken-2 within 72 hours when no change had occurred, and a third was taken 3.5 to 6 weeks later. MAIN RESULTS: The revPWAT scores derived from photographs assessed by the same rater on different occasions and by different raters showed moderate to excellent intrarater intraclass correlation coefficients (ICCs) (ICC = 0.52-0.93), as well as test-retest (ICC = 0.86-0.90) and interrater (ICC = 0.71) reliability. There was excellent agreement between bedside assessments and assessments using photographs (ICC = 0.89). CONCLUSION: The revPWAT is a valid and reliable tool to assess chronic wounds of various etiologies where digital images are viewed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».