Detection of bacteria in burn wounds with a novel handheld autofluorescence wound imaging device: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the detection of bacteria in burn wounds between an bacterial fluorescence imaging device MolecuLight i:X, (Canada), and standard microbiological swabs. Methods: Wounds were swabbed three times on one occasion; once with a standard swab, once with a high-fluorescent area swab, indicating a bacterial load >104 colony-forming units (CFU)/gram and a finally with a non-fluorescent (nF) area swab. Proportion agreement of the microbiological results was calculated and the accuracy of the device to detect relevant bacteria was assessed. Results: A total of 14 patients with 20 wounds participated in the study. Median post-burn day at sampling time was 21 days. Of the 20 wounds, nine had a positive swab result in either of the three swabs, and 11 showed a highfluorescent area. Overall, positive and negative proportion agreement between standard swab and high-fluorescent swab sample results were 100%. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of presence of high-fluorescence were 78%, 64%, 64%, and 78%, respectively. For Pseudomonas aeruginosa detection, these results were 100%, 70%, 44% and 100%, respectively. Conclusion: The diagnostic accuracy of the bacterial fluorescence imaging device to detect relevant bacteria in burn wounds was moderate and the reliability was equal to standard swabbing. Further research in larger sample sizes and on the relevance of minimal bacterial load and its potential to help with Pseudomonas aeruginosa management is needed.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».