Prophylactic low‐level light therapy for the treatment of hypertrophic scars and keloids: A case series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Hypertrophic and keloid scars result from alterations in the wound healing process. Treating abnormal scars remains an important challenge. The aim of this case series was to investigate the effectiveness of near infrared (NIR) light emitting diode (LED) treatment as a prophylactic method to alter the wound healing process in order to avoid or attenuate the formation of hypertrophic scars or keloids. STUDY DESIGN/PATIENTS AND METHODS: Three patients (age 27-57) of phototypes I-III with hypertrophic scars or keloids due to acne or surgery participated in this case series. Following scar revision by surgery or CO(2) laser ablation on bilateral areas, one scar was treated daily by the patient at home with non-thermal, non-ablative NIR LED (805 nm at 30 mW/cm(2)) for 30 days. Efficacy assessments, conducted up to a year post-treatment, included the Vancouver Scar scale (VSS), clinical global assessment of digital photographs, and quantitative profilometry analysis using PRIMOS. Safety was documented by adverse effects monitoring. RESULTS: Significant improvements on the NIR-treated versus the control scar were seen in all efficacy measures. No significant treatment-related adverse effects were reported. CONCLUSION: Possible mechanisms involved are inhibition of TGF-beta I expression. Further studies in larger group of patients are needed to evaluate this promising technique.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».