Effects of 630-, 660-, 810-, and 905-nm Laser Irradiation Delivering Radiant Exposure of 1-50 J/cm <sup>2</sup> on Three Species of Bacteria <i>in Vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the effects of low-intensity laser therapy (LILT) on bacterial growth in vitro. BACKGROUND DATA: LILT is undergoing investigation as a treatment for accelerating healing of open wounds. The potential of coincident effects on wound bacteria has received little attention. Increased bacterial proliferation could further delay recovery; conversely inhibition could be beneficial. MATERIALS AND METHODS: Pseudomonas aeruginosa, Escherichia coli, and Staphylococcus aureus were plated on agar and then irradiated with wavelengths of 630, 660, 810, and 905 nm (0.015 W/cm(2)) and radiant exposures of 1-50 J/cm(2). In addition, E. coli was irradiated with 810 nm at an irradiance of 0.03 W/cm(2) (1-50 J/cm(2)). Cells were counted after 20 h of incubation post LILT. Repeated measures ANOVA and Tukey adjusted post hoc tests were used for analysis. RESULTS: There were interactions between wavelength and species (p = 0.0001) and between wavelength and radiant exposure (p = 0.007) in the overall effects on bacterial growth; therefore, individual wavelengths were analyzed. Over all types of bacteria, there were overall growth effects using 810- and 630-nm lasers, with species differences at 630 nm. Effects occurred at low radiant exposures (1-20 J/cm(2)). Overall effects were marginal using 660 nm and negative at 905 nm. Inhibition of P. aeruginosa followed irradiation using 810 nm at 5 J/cm(2) (-23%; p = 0.02). Irradiation using 630 nm at 1 J/cm(2) inhibited P. aeruginosa and E. coli (-27%). Irradiation using 810 nm (0.015 W/cm(2)) increased E. coli growth, but with increased irradiance (0.03 W/cm(2)) the growth was significant (p = 0.04), reaching 30% at 20 J/cm(2) (p = 0.01). S. aureus growth increased 27% following 905-nm irradiation at 50 J/cm(2). CONCLUSION: LILT applied to wounds, delivering commonly used wavelengths and radiant exposures in the range of 1-20 J/cm(2), could produce changes in bacterial growth of considerable importance for wound healing. A wavelength of 630 nm appeared to be most commonly associated with bacterial inhibition. The findings of this study might be useful as a basis for selecting LILT for infected wounds.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».