Long term monitoring of a pressure ulcer risk patient using thermal images
Notice bibliographique
Résumé
Patients in an immobile state are susceptible to pressure ulcers, which are localized injuries to the skin and/or underlying tissues due to prolonged pressure. This paper builds upon a body of work examining in-hospital older adult patients at-risk of developing pedal pressure ulcers by examining thermal images of one patient, who was reporting pain in her right foot, over 112 days of a hospital stay. Thermal images of the patient's left and right heels and malleoli were subjected to image processing to remove noise and enhance contrast, region selection and feature extraction to observe changes in temperature over time. Mean intensity within each ROI was extracted, and the difference in temperature between the left and right heels was calculated over time. The resulting temperature pattern was consistent with the physical phenomenon related to ulcer development, intervention and recovery; the right heel was similar in temperature when starting the study and at the end of the study, but was drastically warmer when experiencing erythema and drastically colder when experiencing ischaemia. These results suggest that consistent thermal imaging, in conjunction with image processing may be able to detect the formation of pressure ulcers faster than can be visually observed. Early detection of pressure ulcers is critical in the prevention of pressure ulcers, and is of great importance to any hospital or nursing home.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».