A blinded clinical study using a subepidermal moisture biocapacitance measurement device for early detection of pressure injuries
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to evaluate the sensitivity and specificity of subepidermal moisture (SEM), a biomarker employed for early detection of pressure injuries (PI), compared to the "Gold Standard" of clinical skin and tissue assessment (STA), and to characterize the timing of SEM changes relative to the diagnosis of a PI. This blinded, longitudinal, prospective clinical study enrolled 189 patients (n = 182 in intent-to-treat [ITT]) at acute and post-acute sites (9 USA, 3 UK). Data were collected from patients' heels and sacrums using a biocapacitance measurement device beginning at admission and continuing for a minimum of 6 days to: (a) the patient developing a PI, (b) discharge from care, or (c) a maximum of 21 days. Standard of care clinical interventions prevailed, uninterrupted. Principal investigators oversaw the study at each site. Blinded Generalists gathered SEM data, and blinded Specialists diagnosed the presence or absence of PIs. Of the ITT population, 26.4% developed a PI during the study; 66.7% classified as Stage 1 injuries, 23% deep tissue injuries, the remaining being Stage 2 or Unstageable. Sensitivity was 87.5% (95% CI: 74.8%-95.3%) and specificity was 32.9% (95% CI: 28.3%-37.8%). Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was 0.6713 (95% CI 0.5969-0.7457, P < .001). SEM changes were observed 4.7 (± 2.4 days) earlier than diagnosis of a PI via STA alone. Latency between the SEM biomarker and later onset of a PI, in combination with standard of care interventions administered to at-risk patients, may have confounded specificity. Aggregate SEM sensitivity and specificity and 67.13% AUC exceeded that of clinical judgment alone. While acknowledging specificity limitations, these data suggest that SEM biocapacitance measures can complement STAs, facilitate earlier identification of the risk of specific anatomies developing PIs, and inform earlier anatomy-specific intervention decisions than STAs alone. Future work should include cost-consequence analyses of SEM informed interventions.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».