Comparison of Wound Surface Area Measurements Obtained Using Clinically Validated Artificial Intelligence-Based Technology Versus Manual Methods and the Effect of Measurement Method on Debridement Code Reimbursement Cost
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence shows that ongoing accurate wound assessments using valid and reliable measurement methods is essential to effective wound monitoring and better wound care management. Relying on subjective interpretation in measuring wound dimensions and assuming a rectilinear shape of all wounds renders an inconsistent and inaccurate wound area measurement. OBJECTIVE: The authors investigated the discrepancy in wound area measurements using a DWMS versus TPR methods and compared debridement codes submitted for reimbursement by assessment method. METHODS: The width and length of 177 wounds in 56 patients were measured at an outpatient clinic in the United States using the TPR method (width × length formula) and a DWMS (traced wound dimensions). The maximal allowable payment for debridement was calculated for both methods using the reported CPT codes based on each 20-cm2 estimated surface area. RESULTS: The average wound surface area was significantly higher with the TPR method than with the DWMS (20.20 and 12.81, respectively; P = .025). For patients with dark skin tones, ill-defined wound edges, irregular wound shapes, unhealthy tissues, and the presence of necrotic tissues, the use of the DWMS resulted in significantly lower mean differences in wound area measurements of 14.4 cm2 (P < .008), 8.2 cm2 (P = .040), 6.8 cm2 (P = .045), 13.1 cm2 (P = .036), and 7.6 cm2 (P = .043), respectively, compared with the TPR method. Use of the DWMS for wound surface area measurement resulted in a 10.6% lower reimbursement amount for debridement, with 82 fewer submitted codes, compared with the TPR method. CONCLUSIONS: Compared with the DWMS, TPR measurements overestimated wound area more than 36.6%. This overestimation was associated with dark skin tones and wounds with irregular edges, irregular shapes, and necrotic tissue.
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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 | 0,190 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».