012 Photodynamic therapy of non‐melanoma skin cancers with verteporfin and red light – tumor response and cosmetic outcome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and objectives: Photodynamic therapy (PDT) with verteporfin may be particularly well suited for patients with multiple low risk non‐melanoma skin cancers (NMSC) while providing good cosmetic outcomes as compared to standard treatments. The objectives of this study were to prospectively assess the tumor responses and cosmetic outcomes of verteporfin‐treated NMSC. Patients and methods: This was a phase 11, open‐label, light‐dose ranging, multicenter study of 54 patients with multiple NMSC. A total of 421 biopsy‐proven tumors that were either basal cell carcinomas or in situ squamous cell carcinomas underwent PDT with intravenous verteporfin 14 mg/m 2 followed by exposure to red light from LED diode arrays (658‐718 nm FWHM) at fluences of 60, 120, or 180 J/cm 2 . Each patient was randomly assigned to receive one of the three light doses to all their tumors. Treated tumors underwent follow up biopsies at 6 months after the initial PDT session to determine the pathologic complete response rate. In addition, the treated tumors were assessed clinically for up to 24 months. The cosmetic outcome of each treated tumor site was assessed by the investigators based on color, profile, and surface texture. Results: The pathologic complete response rates at 6 months were 69, 79, and 93% for the 60, 120 and 180 J/cm 2 light fluences, respectively. The clinical complete response rates by tumor at 6 months were 78, 89 and 98% at 60, 120 and 180 J/cm 2 , respectively, while at 24 months, the corresponding rates were 51, 79, and 95%. The cosmetic outcome by tumor at 24 months judged by the investigator to have achieved at least a satisfactory or higher outcome was 92, 76, and 86% at 60, 120 and 180 J/cm 2 , respectively. Conclusions: PDT of NMSC with verteporfin provides effective tumor clearing that is dose‐dependent with satisfactory to excellent outcomes in the majority of patients.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».