Three Types of Skin-Surface Thermometers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the reliability, validity, and responsiveness of a thermistor thermometer (thermistor) and two different infrared thermometers (one designed to measure tympanic temperature and one for skin temperature). DESIGN: Reliability and validity were evaluated by making two separate measurements from the skin at identical spots of each hand, forearm, shoulder, thigh, shin, and foot in 17 healthy subjects. Intramuscular temperature was recorded at the hand and shin sites. Test-retest reliability was calculated using intraclass correlation for each instrument. Pearson correlation assessed the relationship between the skin and intramuscular temperatures at the hand and shin sites (validity). Each instrument's ability to measure temperature change (responsiveness) was assessed by measuring skin temperatures serially from 17 limbs of ten patients with complex regional pain syndrome undergoing intravenous regional sympathetic blockade. Responsiveness index values were calculated. RESULTS: Reliability was strong and similar for each device (intraclass correlation: thermistor = 0.96, tympanic = 0.96, skin = 0.97), as was validity (r: thermistor = 0.90, tympanic = 0.92, skin = 0.92). Responsiveness was marginally better for the infrared skin device (responsiveness index: skin = 4.2, tympanic = 3.6, thermistor = 3.6). CONCLUSIONS: For the purposes of clinical electrodiagnostic laboratory and other physiatry applications, the performance of the infrared thermometers is equal to or superior to that of the traditionally used thermistor. All three devices are highly reliable and valid, whereas the infrared skin device is slightly more responsive. Infrared thermometers have the advantage of being quicker to operate and more portable.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».