Exploring the Value of Continuous Plantar Temperature Monitoring for Diabetic Foot Health Management: Observational, Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic foot ulcers (DFUs) are a life-changing complication of diabetes. There is increasing evidence that remote plantar temperature monitoring can reduce the recurrence of DFUs. Monitoring of foot temperature once a day is the current guideline for identifying early signs of foot inflammation. However, single readings of physiological signals can increase the risk of misdiagnosis when the signals fluctuate throughout the day. Objective: The aim of this study was to evaluate whether intraday temperature asymmetry signals were stable or varied as a function of time in individuals at risk of DFUs. Methods: In total, 64 participants with diabetes (mean age 68, SD 13.8 y) were provided with multimodal sensory insoles (Orpyx Sensory Insoles) to monitor continuous temperature data at a frequency of once per minute at 5 plantar locations in a 90-day study window. The augmented Dickey-Fuller test was used to determine whether the temperature asymmetry signals were stationary (ie, indicating constant mean and variance over time) or nonstationary (ie, indicating time-varying behaviors or trends in the signal). Results: The study included 43 participants, 1080 data days, and 5400 contralateral temperature asymmetry signals. Most (4428/5400, 82%) of the temperature asymmetry signals were nonstationary, with intraday fluctuations likely influenced by physiological and environmental factors. Of the nonstationary signals, nearly half (1948/4428, 44%) fluctuated above and below the concerning asymmetry threshold of 2.2 °C. The intraday variability underscores the potential for false-positive and false-negative hot spot detection with once-daily measurements. Substantial variability was observed in stationarity patterns both within and across participants. Notably, concerning asymmetries in nonstationary signals occurred at different time points across participants, measurement windows, and days. Conclusions: Our findings highlight the value of continuous plantar temperature monitoring for diabetic foot health management, relative to once-daily measurements. Several repeated measurements throughout the day increase confidence with regard to the accuracy of observed plantar physiology trends. Continuous monitoring may improve the accuracy of plantar temperature measurement, unlock new diagnostic capabilities, and support personalized care.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».