Skin Temperature: The Impact of Perfusion, Epidermis Thickness, and Skin Wetness
Notice bibliographique
Résumé
This work aimed to elucidate the primary factors which affect skin temperature. A simple thermophysical model of the skin, which accounts for radiative, convective, and evaporative heat losses, has been developed to address it. The model is based on the skin’s morphology and consists of passive (nonviable tissue) and active (viable tissue) layers. The bioheat equation was solved for these layers using realistic assumptions. It was found that other than the ambient temperature, blood perfusion and epidermis thickness are the primary factors responsible for the skin temperature variations. The main temperature drop in the skin is attributed to the cooling of the blood in the venous plexus. The temperature drop in the epidermis is on the scale of 0.1 °C for the normal epidermis but can be 1.5–2 °C or higher in calluses. Thus, local skin temperature variations can indicate the epidermis thickness variations, particularly in callus-prone areas. The effects of relative air humidity and skin wetness on skin temperature were also quantified. The presence of free moisture on the skin (e.g., wet wound) significantly increases the heat transfer, resulting in a skin temperature drop, which can be on the scale of several degrees Celsius. The relative air humidity significantly contributes (by slowing heat dissipation) only in the case of evaporative heat loss from wet skin. Therefore, wet skin is undesirable and should be avoided during a thermographic assessment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».