The First Smartphone Application for Microsurgery Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Sir: It was with great interest that we read the article entitled “The First Smartphone Application for Microsurgery Monitoring: SilpaRamanitor” by Kiranantawat and colleagues.1 In this article, the authors demonstrate a novel use of smartphone technology to improve the quality of care in postoperative monitoring of free flap procedures. It brought to mind two comments. First, this application demonstrates high sensitivity and specificity and appears to rely on the ability of the app to identify color changes between normal and vascularly compromised skin. Do the authors feel that the 3.3-cm2 field comparison, referenced in the article, accurately captures overall flap viability? The authors state that expert analysis of time-series photography alone allowed for earlier detection of flap compromise.1 Will the authors rely on a combination of direct app detection and expert analysis when they adopt this technology for flap monitoring? Here at Women’s College Hospital, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada, we are performing smartphone follow-up among our ambulatory breast reconstruction patients using a standardized quality-of-recovery questionnaire and surgical-site photography.2 We too have found that the expert analysis of the series of photographs generated by the smartphone allows for easy comparison and earlier detection of complications. Similarly, the best performing dermatology app (98 percent sensitivity) for melanoma detection relies on direct analysis of the images by a board-certified dermatologist.3 Second, the authors’ recognition of the low cost of smartphone technology resonates, given the current emphasis on cost-effectiveness interventions in the literature.4 We encourage the authors to attach a cost-effectiveness study to their prospective study, as this information is essential, and proper cost-effectiveness studies are few and far between in the e-health/m-health literature.5 DISCLOSURE The authors have no financial interest to declare in relation to the content of this communication. The smartphone follow-up project mentioned in this article is funded by a Canadian Institutes of Health Research e-Health Catalyst grant. Dr. Semple is a shareholder in QoC Health, Inc., which holds the intellectual property rights for the smartphone follow-up technology mentioned in this article. Kathleen A. Armstrong, M.D. Division of Plastic and Reconstructive Surgery Department of Surgery Peter C. Coyte, Ph.D. Institute of Health Policy, Management and Evaluation John L. Semple, M.D., M.Sc. Division of Plastic and Reconstructive Surgery Department of Surgery University of Toronto Toronto, Ontario, Canada
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».