An Evaluation of Real-world Smart Sock–Based Temperature Monitoring Data as a Physiological Indicator of Early Diabetic Foot Injury: Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower extremity complications of diabetes represent major health care complications both in terms of cost and impact to quality of life for patients with diabetic peripheral neuropathy. Temperature monitoring has been shown in previous studies to provide a useful signal of inflammation that may indicate the early presence of a foot injury. OBJECTIVE: In this study, we evaluated the temperature data for patients that presented with a diabetic foot injury while using a sock-based remote temperature monitoring device. METHODS: The study abstracted data from patients who were enrolled in a remote temperature monitoring program (2020-2021) using a smart sock (Siren Care). In the study cohort, a total of 5 participants with a diabetes-related lower extremity injury during the study period were identified. In the second comparison cohort, a total of 26 patients met the criteria for monitoring by the same methods but did not present with a diabetes-related podiatric lower extremity injury during the same period. The 15-day temperature differential between 6 defined locations on each foot was the primary outcome measure among subjects who presented with a diagnosed foot injury. Paired t tests were used to compare the differences between the two groups. RESULTS: A significant difference in temperature differential (temperature measured in °F) was observed in the group that presented with a podiatric injury over the course of evaluation versus the comparator group that did not present with a podiatric injury. The average difference from all 6 measured points was 1.4 °F between the injury group (mean 3.6, SD 3.0) and the comparator group (mean 2.2, SD 2.5, t=-71.4, df=39; P<.001). CONCLUSIONS: The results of this study suggest temperature monitoring in a sock form factor could be used to predict a developing foot injury. The continuous temperature monitoring system employed has implications for further algorithm development to enable early detection. The study was limited by a nonrandomized, observational design with limited injuries present in the study period. We look forward to further studies that will refine the predictive potential and confirm or refute the current promising data.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».