Digital Infrared Thermographic Imaging for Limb Salvage in Patients at Risk of Amputation: Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Scores and prediction models such as the mangled extremity severity score (MESS) for trauma and the Wound, Ischemia, and foot Infection (WIfI) classification for diabetic foot ulcers help in the decision-making process for amputation. However, these tools can be subjective as they depend on the experience of the medical staff applying them. Objective: This study aimed to assess the impact of temperature measurement using infrared thermal imaging in extremity salvage in patients at risk of limb amputation. Methods: We included 29 patients who sought a second opinion after an amputation recommendation. Infrared thermographic images were acquired to measure the temperature difference (ΔT) between the injured and uninjured limbs. For patients with salvaged limbs, we provided clinical follow-up for up to 12 weeks. Results: Of the 29 patients enrolled in the study, 27 limbs were salvaged. Thermographic imaging allowed the distinction into two groups: the first group of 18 patients with mean ΔT value of -3.6 °C (SD 1.99 °C) , and the second group of 9 patients with mean ΔT of 3.36 °C (SD 2.71 °C). None of the patients in either group showed progression in ΔT values within the first 5 days; at the twelfth week, ΔT values approached 0 °C at wound closure. Of the two patients who required amputation, one showed an initial ΔT of -4.3 °C, which worsened to -5 °C by the fifth day, and the other patient showed an initial ΔT of -4.5 °C, which worsened to -5.8 °C by the fifth day. Conclusions: Digital infrared thermography is a tool that may help guide limb salvage in patients with uncertain clinical diagnoses. This imaging modality allows visualization of thermal differences and patterns derived from thermal changes in patients at risk of limb amputation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».