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Enregistrement W4399327045 · doi:10.1093/jbcr/irae046

Assessing Pediatric Burn Wound Infection Using a Point-of-Care Fluorescence Imaging Device

2024· article· en· W4399327045 sur OpenAlexaff
Evan Turner, Charis Kelly, Jennifer Zuccaro, Hawwa Chakera, Eduardo Gus, Joel Fish

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBurn woundWound careInfection controlPediatric burnComplicationDebridement (dental)SurgeryWound healingMedical recordPoint of careIntensive care medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wound infection is the most common complication among pediatric burn patients. When not treated promptly, burn wound infection may lead to delayed healing, failure of skin grafts, or death. Standard burn wound assessment includes inspection for visual signs and symptoms of infection (VSSI) and microbial sampling. To aid in the assessment of burn wound infection, the MolecuLight, a point-of-care autofluorescence imaging device, was introduced at our pediatric burn program in 2020. The MolecuLight uses violet light to illuminate the wound bed, causing clinically relevant quantities of 29 different species of bacteria (>104 CFU/g) to fluoresce in real time. The objectives of this study were to evaluate the role of the MolecuLight in the management of pediatric burn wounds and determine if the findings from the MolecuLight corresponded to VSSI and/or microbial sampling. A retrospective review of patients 0-18 years who had burn wounds assessed with the MolecuLight between November 1, 2020 and June 8, 2023 was conducted. Data were extracted from the medical records of 178 eligible patients with 218 wounds imaged with the device. Fluorescence corresponded with VSSI in 81% of wounds and microbial findings in 82% of wounds. MolecuLight fluorescence, in combination with VSSI, improved sensitivity for detecting wound infections by 39% and decreased specificity by 19% compared to visual signs and symptoms in isolation. Incorporation of the MolecuLight in standard burn wound assessments can improve the detection of infections, which may promote improved wound healing outcomes and antimicrobial stewardship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,373 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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