Improved detection of clinically relevant wound bacteria using autofluorescence image‐guided sampling in diabetic foot ulcers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Clinical wound assessment involves microbiological swabbing of wounds to identify and quantify bacterial species, and to determine microbial susceptibility to antibiotics. The Levine swabbing technique may be suboptimal because it samples only the wound bed, missing other diagnostically relevant areas of the wound, which may contain clinically significant bacteria. Thus, there is a clinical need to improve the reliability of microbiological wound sampling. To address this, a handheld portable autofluorescence (AF) imaging device that detects bacteria in real time, without contrast agents, was developed. Here, we report the results of a clinical study evaluating the use of real-time AF imaging to visualise bacteria in and around the wound bed and to guide swabbing during the clinical assessment of diabetic foot ulcers, compared with the Levine technique. We investigated 33 diabetic foot ulcers (n = 31 patients) and found that AF imaging more accurately identified the presence of moderate and/or heavy bacterial load compared with the Levine technique (accuracy 78% versus 52%, P = 0·048; adjusted diagnostic odds ratio 7·67, P < 0·00022 versus 3·07, P = 0·066) and maximised the effectiveness of bacterial load sampling, with no significant impact on clinical workflow. AF imaging may help clinicians better identify the wound areas with clinically significant bacteria, and maximise sampling of treatment-relevant pathogens.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle