Repeatability and clinical utility in stereophotogrammetric measurements of wounds
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the hypothesis that stereophotogrammetric wound size monitoring shows suitable inter-observer reliability and user acceptance for clinical practice use. Method: Veterans admitted for conservative management of severe pressure ulcers were eligible for inclusion in the study. Three-dimensional (3D) digital wound images were independently captured by two expert and two non-expert nurse-observers using a commercially available stereophotogrammetry system, weekly for 6 weeks. A double-blinded analyst generated 3D wound reconstructions, using software to determine geometry. Clinical opinion of wound progression was provided by an expert physician. Results: Thirteen wounds were assessed with more than 80% of all images being readable. Interclass correlation of 0.9867 (p < 0.0001) was observed. Compared with clinical opinion, 3D wound measurement was sensitive between improving and static wounds for wound perimeter, volume, depth and length. Conclusion: These preliminary findings suggest that 3D wound measurement minimises differences in wound measurement between expert and non-expert observers, suggesting it could be implemented with high reliability in health-care settings where several observers are involved in wound care management. Declaration of interest: This study was funded in part by a grant from the Department of Veterans Affairs VISN10 Research Initiative Program. All study personnel contributed to the paper. AJD's effort was provided in partial fulfilment of the requirements for the MD degree from Case Western Reserve University School of Medicine. The authors declare they have no conflict of interests with regard to the information presented in this paper.
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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 | 0,020 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».