Rapid Diagnosis of Pseudomonas aeruginosa in Wounds with Point-Of-Care Fluorescence Imaing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas aeruginosa (PA) is a common bacterial pathogen in chronic wounds known for its propensity to form biofilms and evade conventional treatment methods. Early detection of PA in wounds is critical to the mitigation of more severe wound outcomes. Point-of-care bacterial fluorescence imaging illuminates wounds with safe, violet light, triggering the production of cyan fluorescence from PA. A prospective single blind clinical study was conducted to determine the positive predictive value (PPV) of cyan fluorescence for the detection of PA in wounds. Bacterial fluorescence using the MolecuLight i:X imaging device revealed cyan fluorescence signal in 28 chronic wounds, including venous leg ulcers, surgical wounds, diabetic foot ulcers and other wound types. To correlate the cyan signal to the presence of PA, wound regions positive for cyan fluorescence were sampled via curettage. A semi-quantitative culture analysis of curettage samples confirmed the presence of PA in 26/28 wounds, resulting in a PPV of 92.9%. The bacterial load of PA from cyan-positive regions ranged from light to heavy. Less than 20% of wounds that were positive for PA exhibited the classic symptoms of PA infection. These findings suggest that cyan detected on fluorescence images can be used to reliably predict bacteria, specifically PA at the point-of-care.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 découle