55 Assessing Pediatric Burn Wound Infection Using a Point-of-Care Autofluorescence Imaging Device
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Wound infection is the most common complication among pediatric burn patients and when not treated promptly, delayed healing, failure of skin grafts, or death can result. Standard burn wound assessment includes inspection for visual signs and symptoms of infection and microbial sampling. To aid in the assessment of burn wound infection, a point-of-care autofluorescence imaging device was introduced at the study institution in 2020. This imaging device uses violet light to illuminate the wound bed causing clinically relevant quantities of bacteria to fluoresce in real-time. The objectives of this study were to evaluate the role of the autofluorescence imaging device in the management of pediatric burn wounds and determine if the imaging findings corresponded to visual signs and symptoms of infection and/or microbial sampling. Methods A retrospective review of patients aged 0-18 years who had their burn wounds assessed with the autofluorescence imaging device between 2020-11-01 and 2023-06-08 was conducted. All imaged wounds were inspected for visual signs and symptoms of infection and had swabs collected for the purpose of microbial sampling. Sensitivity and specificity analyses were carried out on a subset of wounds that were imaged after initial wound cleaning was performed. Results Data were extracted from the medical records of 178 eligible burn patients with 218 wounds imaged. The mean age of patients was 3.2 years (SD 3.7), and most burns were partial thickness (78%) and due to scalds (81%). Fluorescence was detected by imaging in 16% of wounds, while 11% of wounds had visual signs and symptoms of infection and 16% had positive wound swab findings. Autofluorescence imaging corresponded with visual signs and symptoms of infection in 81% of wounds and microbial findings in 82% of wounds. Sixty-three patients with 77 wounds were included in sensitivity and specificity analyses. Relative to visual signs and symptoms of infection alone, combining autofluorescence imaging with visual signs and symptoms of infection resulted in a 39% increase in sensitivity and 19% decrease in specificity. Conclusions Autofluorescence imaging correlates well with visual signs and symptoms of infection and microbial sampling in pediatric burn wounds and complements inspection for visual signs and symptoms of infection by improving detection. Applicability of Research to Practice Incorporation of this autofluorescence imaging device in standard burn wound assessments can augment identification of wound infections, which can enhance diagnostic confidence at the point-of-care and ultimately improve wound healing outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».