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Enregistrement W4226147130

Optical thermography infrastructure to assess thermal distribution in critically ill children

2021· article· en· W4226147130 sur OpenAlexaff
Monisha Shcherbakova

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermographyCritically illInterquartile rangeInfraredSkin temperatureMedicinePediatric intensive care unitIntensive care unitIntensive careMaterials scienceBiomedical engineeringSurgeryInternal medicinePediatricsIntensive care medicineOpticsPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Goal: The aim of this study is to explore and assess infrared thermography as a method to analyze temperature profiles of critically ill children. Methods: Critically ill patients admitted to the pediatric intensive care unit of Saint Justine Hospital with features of respiratory, hemodynamic or neurological failure were included prospectively in this study. A FLIR Lepton 3.5 infrared sensor was used to take images of the patients in real clinical condition, after obtaining informed consent. The temperatures of their core (either thorax or inner eye) and of their extremities (fingers or toes) were extracted. The gradient between the central and extremities temperature of the patients was calculated by taking their difference and the ratio was calculated by dividing the two values. Continuous temperature analysis along the body was also performed by taking the temperatures along a line joining the core to the extremities. Spearman correlation tests were performed to study any relation between the gradient and the clinical background of the patients. Results: In total, 36 patients were included. The median central temperature [interquartile range] extracted from the IR images of the subjects was 33.88°C [32.74-34.19], and the median temperature of the extremities was 30.21°C [28.89-33.13]. There was a good correlation between the central temperature extracted via thermography and the clinical axillary temperature (correlation factor of 0.39, p value= 0.016). There was also a very good correlation between the central and extremities temperature extracted via thermography (correlation factor of 0.66, p value = 1.2 e-05). The correlation tests with clinical markers did not give any statistically significant results. The temperatures extracted along the line joining the core to the limbs were plotted on a graph and gave insightful results into the artefacts present on the body. Conclusion: Thermography was found to be effective to estimate the temperature of the core and limbs of the patients included in this study. Correlation with specific clinical conditions such as shock or sepsis needs further study with a larger sample size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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