Volatile organic compounds (VOCs) detection for the identification of bacterial infections in clinical wound samples
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of wound infections is critical for timely intervention and prevention of possible complications since prompt treatment can help lower pathogen spread and enhance faster healing. Early detection also helps reduce the risk of serious infections requiring extensive medical interventions or life-threatening diseases such as sepsis. Culture-based approaches currently used for bacterial identification have limited sensitivity and specificity. At the same time, they are time-consuming, resulting in delays in therapy and, therefore, having a negative impact on the treatment outcomes. Quantifying the volatile organic compounds (VOCs) released by bacteria residing in wounds is a promising, non-invasive option for detecting infections at early stages. This method allows for continuous monitoring without requiring invasive procedures, thereby reducing patient discomfort and the risk of further complications. Spectroscopy methods and sensors are the primary VOC detection and quantification approaches, but sensors are more rapid, cost-effective, non-invasive, and precise. This review highlights the significance of the early detection of wound infection to enable timely intervention and prevent complications, emphasizing the limitations of culture-based approaches. It also explores the potential of quantifying VOCs using different methods and discusses the correlation between their levels and the rate of bacterial infections in wounds. Additionally, the review evaluates current VOC-based monitoring methods for wound management, identifies gaps in the field, and advocates for further research to advance wound care and enhance patient outcomes. • Early wound infection detection aids prompt treatment and faster healing. • VOC quantification offers a non-invasive, continuous infection monitoring option. • Sensors for VOC detection are rapid, affordable, precise, and non-invasive. • The review covers VOC quantification methods for wound monitoring. • The main focus is on array-based, nano, micro, and point-of-care sensors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».