mHealth App for Pressure Ulcer Wound Assessment in Patients With Spinal Cord Injury: Clinical Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical evaluation of a pressure ulcer is based on quantitative and qualitative evaluation. In clinical practice, acetate tracing is the standard technique used to measure wound surface area; however, it is difficult to use in daily practice (because of material availability, data storage issues, and time needed to calculate the surface area). Planimetry techniques developed with mobile health (mHealth) apps can be used to overcome these difficulties. OBJECTIVE: The goal of this study was to evaluate the metrological properties of a free-access mHealth app, called imitoMeasure, to assess pressure ulcers. METHODS: This was a noninterventional, validation study. We included patients with spinal cord injury presenting with a pressure ulcer, regardless of its stage or location. We performed wound measurements with a ruler, and we performed acetate tracing using a transparent dressing with a wound measurement grid. Wound evaluation via the mHealth app was conducted twice by the main investigator and also by a coinvestigator to determine validity, intrarater reproducibility, and interrater reproducibility. Bland-Altman plots and intraclass correlation coefficients were used to compute the minimal detectable change percentage. RESULTS: Overall, 61 different pressure ulcers were included. The validity, intrarater reproducibility, and interrater reproducibility of the mHealth app vs acetate tracing (considered the method of reference) were good, with intraclass correlation coefficients of 0.97 (95% CI 0.93-0.99), 0.99 (95% CI 0.98-0.99), and 0.98 (95% CI 0.96-0.99), respectively, and minimal detectable change percentages between 17% and 35%. CONCLUSIONS: The imitoMeasure app had good validity and reproducibility. It could be an alternative to standard wound assessment methods. Further studies on larger and more diverse wounds are needed. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04402398; http://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04402398.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».