Fluorescence imaging guided dressing change frequency during negative pressure wound therapy: a case series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Knowledge of wound bioburden can guide selection of therapies, for example, the use of negative pressure wound therapy (NPWT) devices with instillation in a heavily contaminated wound. Wound and periwound bacteria can be visualised in real-time using a novel, non-contact, handheld fluorescence imaging device that emits a safe violet light. This device was used to monitor bacterial burden in patients undergoing NPWT. METHODS: Diverse wounds undergoing NPWT were imaged for bacterial (red or cyan) fluorescence as part of routine wound assessments. RESULTS: We assessed 11 wounds undergoing NPWT. Bacterial fluorescence was detected under sealed, optically-transparent (routine) adhesive before dressing changes, on foam dressings, within the wound bed, and on periwound tissues. Bacterial visualisation in real-time helped to guide: (1) bioburden-based, personalised treatment regimens, (2) clinician selection of NPWT, with or without instillation of wound cleansers, and (3) the extent and location of wound cleaning during dressing changes. The ability to visualise bacteria before removal of dressings led to expedited dressing changes when heavy bioburden was detected and postponement of dressing changes for 24 hours when red fluorescence was not observed, avoiding unnecessary disturbance of the wound bed. CONCLUSION: Fluorescence imaging of bacteria prompted and helped guide the timing of dressing changes, the extent of wound cleaning, and selection of the appropriate and most cost-effective NPWT (standard versus instillation). These results highlight the capability of bacterial fluorescence imaging to provide invaluable real-time information on a wound's bioburden, contributing to clinician treatment decisions in cases where bacterial contamination could impede wound healing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».