Use of a bacterial fluorescence imaging device: wound measurement, bacterial detection and targeted debridement
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Objective: Diagnostics which provide objective information to facilitate evidence-based treatment decisions could improve the chance of wound healing. Accurate wound measurements, objective bacterial assessment, and the regular, consistent tracking of these parameters are important aspects of wound care. This study aimed to assess the accuracy, clinical incorporation and documentation capabilities of a handheld bacterial fluorescence imaging device (MolecuLight i:X). Method: Benchtop wound models with known dimensions and clinical wound images were repeatedly measured by trained clinicians to quantify accuracy and intra/inter-user coefficients of variation (COV) of the imaging device measurement software. In a clinical trial of 50 wounds, wound dimensions were digitally measured and fluorescence images were acquired to assess for the presence of bacteria at moderate-to-heavy loads. Finally, fluorescence imaging was implemented into the routine assessment of 22 routine diabetic foot ulcers (DFU) to determine appropriate debridement level and location based on bacterial fluorescence signals. Results: Wound measurement accuracy was >95% (COV <3%). In the clinical trial of 50 wounds, 72% of study wounds demonstrated positive bacterial fluorescence signals. Levine sampling of wounds was found to under-report bacterial loads relative to fluorescence-guided curettage samples. Furthermore, fluorescence documentation of bacterial presence and location(s) resulted in more aggressive, fluorescence-targeted debridement in 17/20 DFUs after standard of care debridement failed to eliminate bacterial fluorescence in 100% of DFU debridements. Conclusion: The bacterial fluorescence imaging device can be readily implemented for objective, evidenced-based wound assessment and documentation at the bedside. Bedside localisation of regions with moderate-to-heavy bacterial loads facilitated improved sampling, debridement targeting and improved wound bed preparation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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