Clinical utilization of near‐infrared spectroscopy devices for burn depth assessment
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of burn depth is based on a visual assessment and can be subjective. Near-infrared (NIR) spectroscopic devices were used preclinically with positive results. The purpose of this study was to test the devices in a clinical setting using easily identifiable burn wounds. Adult patients with acute superficial and full-thickness burns were enrolled. NIR point spectroscopy and imaging devices were used to collect hemodynamic data from the burn site and an adjacent unburned control site. Oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin concentrations were extracted from spectroscopic data and reported as oxygen saturation and total hemoglobin. Sixteen patients (n=16) were included in the study with equal numbers in both burn wound groups. Point spectroscopy data showed an increase in oxygen saturation (p<0.0095) and total hemoglobin (<0.0001) in comparison with the respective control areas for superficial burn wounds. The opposite was true for full-thickness burns, which showed a decrease in oxygenation (p<0.0001) and total hemoglobin (p<0.0147) in comparison with control areas. NIR imaging technology provides an estimate of hemodynamic parameters and could easily distinguish superficial and full-thickness burn wounds. These results confirm that NIR devices can successfully distinguish superficial and full-thickness burn injuries.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».