Fluorescence – modern method of the diagnosisof chronic wounds on the example of venous leg ulcerb
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fluorescence imaging has become a method for bacterial visualisation in chronic wounds for the last few years. MolecuLight i:X (MolecuLight, Inc, ON, Canada) is a handheld device, which enables quick diagnostics to determine both the type and location of pathogens present in the wound and on the skin. By means of fluorescent light illumination the tissues populated by pathogenic bacteria emit red or cyan fluorescent signatures, depending on the type of the pathogen: red fluorescence signal is emitted by Staphylococcus and Escherichia coli among others, while Pseudomonas aeruginosa produce cyan fluorescence. The fluorescence image also presents the spatial pattern of bacterial load, which creates bacterial mapping of the wound and may be used by a clinician for targeted sampling or debridement, among others. Aim: This study presents the method of microbiological fluorescent imaging and two case studies of patients with venous leg ulcers. Material and methods: In both cases, the sample for microbiological testing was obtained by means of a swab stick. Results: The results obtained from fluorescent imaging showed moderate-to-heavy bacterial load, which corresponded with the results from microbiology laboratory. Thanks to quick diagnostics with the use of MolecuLight i:X device, instant implementation of targeted topical actions such as wound hygiene, skin disinfection, appropriate dressing choice and curative treatment among others was possible. Conclusions: Our observations are consistent with the reports from other facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».