Infrared Thermography in Wound Care, Surgery, and Sports Medicine: A Review
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
For many years, the role of thermometry was limited to systemic (core body temperature) measurements (e.g., pulmonary catheter) or its approximation using skin/mucosa (e.g., axillary, oral, or rectal) temperature measurements. With recent advances in material science and technology, thermal measurements went beyond core body temperature measurements and found their way in many medical specialties. The article consists of two primary parts. In the first part we overviewed current clinical thermal measurement technologies across two dimensions: (a) direct vs. indirect and (b) single-point vs. multiple-point temperature measurements. In the second part, we focus primarily on clinical applications in wound care, surgery, and sports medicine. The primary focus here is the thermographic imaging modality. However, other thermal modalities are included where relevant for these clinical applications. The literature review identified two primary use scenarios for thermographic imaging: inflammation-based and perfusion-based. These scenarios rely on local (topical) temperature measurements, which are different from systemic (core body temperature) measurements. Quantifying these types of diseases benefits from thermographic imaging of an area in contrast to single-point measurements. The wide adoption of the technology would be accelerated by larger studies supporting the clinical utility of thermography.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle