Identificação de bactérias em feridas crônicas através da luz ultravioleta: Aplicativo Violet Wound
DOI:
https://doi.org/10.53660/PRW-2415-4419Palavras-chave:
Pseudomonas Aeruginosas, Luz negra, Ferida Crônica, Visão Computacional, FluorescênciaResumo
O estudo objetivou verificar a eficiência, eficácia e a confiabilidade de uso do app Violet Wound na detecção de bactérias patogênicas em feridas de difícil cicatrização. Trata-se de um estudo clínico prospectivo realizado em uma sala de curativo de uma unidade básica de saúde. Foram determinados o valor preditivo positivo e o valor preditivo negativo da fluorescência ciano para a detecção da Pseudomonas aeruginosa em feridas de mais de seis semanas de duração, a sensibilidade, a acurácia e a razão de verossimilhança utilizando o teste diagnóstico de acurácia. Para o indicador de confiabilidade do App foi realizado o teste Kappa. Foi utilizado a comparação dos laudos gerados pelo App com os laudos laboratoriais emitidos através da leitura pela espectrometria de massa MALDI-TOF. Realizou-se 24 coletas de cultura utilizando a técnica de Levine com swabs estéril e destas, 21 amostras foram validadas para análise laboratorial. O aplicativo Violet Wound associado ao uso de luz de led negra revelou sinal de fluorescência ciano em 14 feridas crônicas e em 9 feridas a coloração vermelha. Como resultado, 12 das 14 feridas iluminadas com a cor ciano possuíam Pseudomonas aeruginosa, resultando em um valor preditivo positivo de 85,7% e um Coeficiente Kappa de 0,78. Diante do resultado encontrado, o laudo de apoio diagnóstico gerado pelo Violet Wound pode ser usado para prever, com segurança, a presença de PA em feridas crônicas, no local de atendimento e em tempo real.
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