Preliminary clinical evaluation of automated analysis of the sublingual microcirculation in the assessment of patients with septic shock: Comparison of automated versus semi-automated software
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The outcome of patients in septic shock has been shown to be related to changes within the microcirculation. Modern imaging technologies are available to generate high resolution video recordings of the microcirculation in humans. However, evaluation of the microcirculation is not yet implemented in the routine clinical monitoring of critically ill patients. This is mainly due to large amount of time and user interaction required by the current video analysis software. The aim of this study was to validate a newly developed automated method (CCTools®) for microcirculatory analysis of sublingual capillary perfusion in septic patients in comparison to standard semi-automated software (AVA3®). METHODS: 204 videos from 47 patients were recorded using incident dark field (IDF) imaging. Total vessel density (TVD), proportion of perfused vessels (PPV), perfused vessel density (PVD), microvascular flow index (MFI) and heterogeneity index (HI) were measured using AVA3® and CCTools®. RESULTS: Significant differences between the numeric results obtained by the two different software packages were observed. The values for TVD, PVD and MFI were statistically related though. CONCLUSION: The automated software technique successes to show septic shock induced microcirculation alterations in near real time. However, we found wide degrees of agreement between AVA3® and CCTools® values due to several technical factors that should be considered in the future studies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».