Workflow of Healthcare Professionals Utilizing Fluorescence Imaging for Detecting Wound Bacterial Infections
Notice bibliographique
Résumé
Background Many wound care specialists use fluorescence imaging (FLI) to complement the assessment of clinical signs and symptoms in the detection of wound infections, providing clinical value to patient management and healthcare economic benefits. Objectives To assist other wound care practices in adopting FLI technology, we addressed four key questions related to the activities essential for successful implementation: (1) Who is responsible for each activity? (2) How long does the overall imaging procedure take? (3) How much time does each activity require? (4) What patient and wound variables might influence the time needed for FLI? Methodology To answer these questions, surveys were collected via Qualtrics from eight physicians representing unique practices who had been trained on MolecuLight FLI (Toronto, ON, Canada) and had between 0.5 and 5 years of real-world patient experience with the technology. This study employed a cross-sectional, electronic survey design to evaluate physicians' experiences with FLI in wound care. Results The FLI workflow can be divided into 10 activities. In all practices, physicians are responsible for educating patients and obtaining informed consent. In most practices, physicians are responsible for all other activities related to FLI. The overall procedure requires an average of 28.8 minutes of physician time for a single wound. Patient variables affect procedure time. Conclusions Clinical and economic benefits, including the ability to modify wound treatment plans and reduce costs associated with managing infection-related complications, can be achieved with fluorescence imaging (FLI) to detect wound infections. This requires a relatively small time investment from physicians and is supported in some practices by nurse practitioners (NPs) and physician assistants (PAs).
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 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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».