A Prospective Multisite Observational Study Incorporating Bacterial Fluorescence Information Into the UPPER/LOWER Wound Infection Checklists.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The UPPER/LOWER infection checklists look for signs and symptoms of local/superficial infection (UPPER) and deep infection (LOWER) to assist clinicians in identifying and distinguishing between these infection levels, facilitating appropriate treatment. The presence of 3 or more UPPER or LOWER criteria is indicative of infection. OBJECTIVE: This study evaluated the utility of incorporating real-time bacterial fluorescence imaging into the UPPER/LOWER checklists to enhance identification of infection in wounds. MATERIALS AND METHODS: This prospective, multisite study assessed 43 chronic wounds. Infection was identified in 27 wounds (62.8%) according to the UPPER/LOWER checklist criteria; 3 wounds were positive for both UPPER and LOWER infection, 1 wound was positive for LOWER infection only, and 23 wounds were positive for UPPER infection only. Fluorescence images were taken to detect wounds with high bacterial loads (> 104 CFU/g), indicated by the presence of red or cyan fluorescence. RESULTS: Red or cyan fluorescence from bacteria was observed in 88% of wounds (n = 38); all wounds positive for UPPER/LOWER were also positive for bacterial fluorescence. In 18 (41.9%) of the 43 wounds, fluorescence information added a third check to the UPPER/LOWER threshold, turning a negative diagnosis into a positive diagnosis of infection. Bacterial load was detected in 22/27 wounds swabbed, 17 of which exhibited heavy growth; in all wounds with detectable bacterial load, fluorescence signal was observed (positive predictive value = 100%, negative predictive value = 83%). Using microbiology as ground truth, inclusion of fluorescence information as an additional item in the checklists increased the sensitivity of the UPPER/LOWER checklist from 82% to 95%. CONCLUSIONS: These results suggest that the UPPER/LOWER checklist and fluorescence imaging work in a complementary manner to effectively identify wounds with high bacterial burden at the point-of-care.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».