Does This Patient Have an Infection of a Chronic Wound?
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Chronic wounds (those that have not undergone orderly healing) are commonly encountered, but determining whether wounds are infected is often difficult. The current reference standard for the diagnosis of infection of a chronic wound is a deep tissue biopsy culture, which is an invasive procedure. OBJECTIVES: To determine the accuracy of clinical symptoms and signs to diagnose infection in chronic wounds and to determine whether there is a preferred noninvasive method for culturing chronic wounds. DATA SOURCES: We searched multiple databases from inception through November 18, 2011, to identify studies focusing on diagnosis of infection in a chronic wound. STUDY SELECTION: Original studies were selected if they had extractable data describing historical features, symptoms, signs, or laboratory markers or were radiologic studies compared with a reference standard for diagnosing infection in patients with chronic wounds. Of 341 studies initially retrieved, 15 form the basis of this review. These studies include 985 participants with a total of 1056 chronic wounds. The summary prevalence of wound infection was 53%. DATA EXTRACTION: Three authors independently assigned each study a quality grade, using previously published criteria. One author abstracted operating characteristic data. DATA SYNTHESIS: An increase in the level of pain (likelihood ratio range, 11-20) made infection more likely, but its absence (negative likelihood ratio range, 0.64-0.88) did not rule out infection. Other items in the history and physical examination, in isolation or in combination, appeared to have limited utility when infection was diagnosed in chronic wounds. Routine laboratory studies had uncertain value in predicting infection of a chronic wound. CONCLUSIONS: The presence of increasing pain may make infection of a chronic wound more likely. Further evidence is required to determine which, if any, type of quantitative swab culture is most diagnostic.
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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) | 0,001 | 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 ».